Cuestionario Ampliado del Censo de Población y Vivienda 2020
El cuestionario ampliado se guarda en un un archivo
.RData.
data <- read_sav("~/Personas_Censo 2020.SAV")
save(data,
file = paste0(here::here(), "/Bases/Censo_Personas_2020.RData"))Se seleccionan las variables que se desean conservar para la
realización de este documento y se guarda en un archivo
.RData para practicidad del manejo de datos.
load(paste0(here::here(), "/Bases/Censo_Personas_2020.RData"))
mydata <- data %>%
select(CVE_ENT, ENT, MUN, CVE_MUN, ENT_PAIS_RES_5A, MUN_RES_5A, CVE_MUN_RES15,
ENT_PAIS_NAC, ENT_PAIS_TRAB, MUN_TRAB, CVE_MUN_TRABAJO,
ENT_PAIS_ASI, MUN_ASI, CVE_MUN_ASI, EDAD, SEXO, AFRODES, HLENGUA, QDIALECT_INALI,
PERTE_INDIGENA, ALFABET, CAUSA_MIG, SITUA_CONYUGAL, HIJOS_NAC_VIVOS,
CONACT, OCUPACION_C, SITTRA, VACACIONES, SERVICIO_MEDICO, INCAP_SUELDO, INGTRMEN,
ACTIVIDADES_C, TIE_TRASLADO_TRAB, MED_TRASLADO_TRAB1, MED_TRASLADO_TRAB2, MED_TRASLADO_TRAB3,
ASISTEN, NIVACAD, ESCOLARI, ESCOACUM, NOMCAR_C, TIE_TRASLADO_ESCU,
MED_TRASLADO_ESC1, MED_TRASLADO_ESC2, MED_TRASLADO_ESC3,
FACTOR, ESTRATO, UPM)Zonas Metropolitanas 2020
Se anexa la base de datos de las Zonas Metropolitanas 2020 a la base orginal
ZM_2020 <- read.xlsx(paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/ZM_2020.xlsx"),
startRow = 7,
skipEmptyRows = TRUE) %>%
select(CVE_ZM, NOM_ZM, CVE_ENT, NOM_ENT, CVE_MUN, NOM_MUN, MC, CF) %>%
mutate(CVE_ENT = stringr::str_pad(.$CVE_ENT, width = 3, side = c("left"), pad = "0"),
CVE_MUN = stringr::str_pad(.$CVE_MUN, width = 6, side = c("left"), pad = "0"))Se asignan las claves de las zonas metropolitanas de acuerdo a las diferentes variables de interes:
Residencia hace 5 años
Laboral
Estudiantil
mydata <- mydata %>%
rename("CVE_MUN_RES" = "CVE_MUN_RES15") %>%
# Zonas Metropolitanas por residenicia
left_join(., ZM_2020 %>% select(-CVE_ENT), by = c("CVE_MUN")) %>%
# Zonas Metropolitanas en el lugar de residencia hace 5 años
left_join(., ZM_2020 %>% select(-CVE_ENT, -NOM_ENT, -NOM_MUN) %>%
rename("CVE_ZM_RES" = "CVE_ZM",
"ZM_RES" = "NOM_ZM",
"MC_RES" = "MC",
"CF_RES" = "CF"), by = c("CVE_MUN_RES" = "CVE_MUN")) %>%
# Zonas Metropolitanas en el lugar de trabajo
left_join(., ZM_2020 %>% select(-CVE_ENT, -NOM_ENT, -NOM_MUN) %>%
rename("CVE_ZM_TRABAJO" = "CVE_ZM",
"ZM_TRABAJO" = "NOM_ZM",
"MC_TRABAJO" = "MC",
"CF_TRABAJO" = "CF"), by = c("CVE_MUN_TRABAJO" = "CVE_MUN")) %>%
# Zonas Metropolitanas en el lugar de estudio
left_join(., ZM_2020 %>% select(-CVE_ENT, -NOM_ENT, -NOM_MUN) %>%
rename("CVE_ZM_ASI" = "CVE_ZM",
"ZM_ASI" = "NOM_ZM",
"MC_ASI" = "MC",
"CF_ASI" = "CF"), by = c("CVE_MUN_ASI" = "CVE_MUN"))
save(mydata, file = paste0(here::here(), "/Bases/06_Migracion por Zonas Metropolitanas_2020.RData")) ✔️A partir de aquí se pueden correr los códidos 👇.
Se carga el archivo
Migracion por Zonas Metropolitanas_2020.RData.
load(file = paste0(here::here(), "/Bases/06_Migracion por Zonas Metropolitanas_2020.RData"))
# Para fines prácticos se genera un ponderador de uno
mydata <- mydata %>%
select(CVE_ENT, ENT, MUN, CVE_MUN, ENT_PAIS_RES_5A, MUN_RES_5A, CVE_MUN_RES,
EDAD, CVE_ZM, NOM_ZM, NOM_ENT, NOM_MUN, MC, CF, CVE_ZM_RES, ZM_RES,
MC_RES, CF_RES, FACTOR, ESTRATO, UPM) %>%
mutate(M = 1) %>%
mutate(NOM_ENT = as.factor(.$CVE_ENT)) %>%
ungroup()
# Se vuelve a cargar la base de datos para fines practicos
ZM_2020 <- read.xlsx(paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/ZM_2020.xlsx"),
startRow = 7,
skipEmptyRows = TRUE) %>%
mutate(CVE_ENT = stringr::str_pad(.$CVE_ENT, width = 3, side = c("left"), pad = "0"),
CVE_MUN = stringr::str_pad(.$CVE_MUN, width = 6, side = c("left"), pad = "0"))Entidades y Municipios
Se genera un vector con el nombre de las entidades llamado
estados para facilitar los filtros en el documento.
Se genera un vector con las abreviaturas de las entidades llamado
ent para fines prácticos.
Se genera un vector con las claves de los municipios, pero es importante
hacer notar que tres municipios no entraron el muestreo del Cuestionario
Ampliado.
# Claves de los estados
estados <- sjlabelled::get_labels(mydata$CVE_ENT)
nom_estados <- c( "Aguascalientes", "Baja California" ,"Baja California Sur", "Campeche", "Coahuila de Zaragoza", "Colima",
"Chiapas", "Chihuahua", "Ciudad de México", "Durango", "Guanajuato", "Guerrero", "Hidalgo", "Jalisco",
"México", "Michoacán de Ocampo", "Morelos", "Nayarit", "Nuevo León", "Oaxaca", "Puebla", "Querétaro",
"Quintana Roo", "San Luis Potosí", "Sinaloa", "Sonora", "Tabasco", "Tamaulipas", "Tlaxcala",
"Veracruz de Ignacio de la Llave", "Yucatán", "Zacatecas")
est <- c("AGS", "BC", "BCS", "CAMP", "COAH", "COL", "CHIS", "CHIH", "CDMX", "DGO", "GTO", "GRO", "HGO",
"JAL", "MEX", "MICH", "MOR", "NAY", "NL", "OAX", "PUE", "QRO", "QROO", "SLP","SIN","SON", "TAB",
"TAMS", "TLX", "VER", "YUC", "ZAC")
# Claves de los municipios
MUN <- readRDS(paste0(here::here(), "/Bases/municipios_2020.RDS"))
nom_municipios <- sjlabelled::get_labels(MUN$NOM_MUN) %>% as.factor()
municipios <- sjlabelled::get_labels(MUN$CVE_MUN) %>% as.factor()
#saveRDS(MUN, file = paste0(here::here(), "/Bases/municipios_2020.RDS"))
# Claves de las zonas metropolitanas
zm <- sjlabelled::get_labels(mydata$CVE_ZM)[-2]
nom_zm <- sjlabelled::get_labels(mydata$NOM_ZM)[-2]Se utiliza la paquetería survey para poder trabajar con
la muestra del cuestionario ampliado, en la cual se selecciona a la
población de 5 años y más.
options(survey.lonely.psu = "adjust")
MC <- mydata %>%
select(CVE_ENT, CVE_MUN, ENT_PAIS_RES_5A, MUN_RES_5A, CVE_MUN_RES, CVE_ZM, MC, CF, CVE_ZM_RES, M, EDAD, FACTOR, ESTRATO, UPM) %>%
# Se genera una indicadora de zm
mutate(I_ZM_2020 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM), '0', '1'),
I_RES5A_ZM_2020 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM_RES), '0', '1')) %>%
# Se clasifican a los migrantes internos
mutate(I_ZM = case_when(.$CVE_MUN == .$CVE_MUN_RES ~ 'Pertenecen a la Zona Metropolitana', #Residentes
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '1' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '1' & .$CVE_ZM == .$CVE_ZM_RES ~ "Pertenecen a la Zona Metropolitana", #Migrantes que residen en la misma zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '1' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '1' & .$CVE_ZM != .$CVE_ZM_RES ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Migrantes que residen en otra zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '1' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Migrantes que residian fuera de la zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '0' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '1' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Migrantes que residian dentro de una zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '0' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana' #Migrantes que no residen en la zona metropolitana
)) %>%
filter(EDAD >= 5 & EDAD <= 130) %>%
filter(CVE_MUN_RES %in% municipios) %>%
svydesign(data = ., id = ~ UPM, strata = ~ESTRATO, weight = ~FACTOR, nest = T)
saveRDS(MC, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/MC_municipal.RDS"))MC <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/MC_municipal.RDS"))
Migrantes <- svytable(~CVE_MUN_RES + CVE_MUN, design = MC) Se genera la matriz cuadrada y se le asignan los nombres de los estados.
Migrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
expss::cross_cases(CVE_MUN, CVE_MUN_RES, weight = Freq) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = "row_labels") %>%
arrange(CVE_MUN) %>%
slice(-1)
rownames <- Migrantes %>%
mutate(CVE_MUN = substr(.$CVE_MUN, 9, 16)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- names(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
slice(-1) %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
mutate(`CVE_MUN` = substr(.$CVE_MUN, 13, 20)) %>%
pull(CVE_MUN)
# Se elimina la variable CVE_MUN
Migrantes <- Migrantes %>%
select(-CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
saveRDS(Migrantes, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel municipal.RDS"))
save(Migrantes, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel municipal.RData"))
require(openxlsx)
wb <- createWorkbook()
addWorksheet(wb, "M.Reciente")
writeData(wb, 1, Migrantes %>% as.data.frame() %>% tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN"), colNames = TRUE)
saveWorkbook(wb, file = paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel municipal.xlsx"), overwrite = TRUE)Matriz de migración reciente hace 5 años a nivel municipal, 2015 - 2020
| Matriz de migración reciente 2015 - 2020 | |||||||||||||||||||||||||||||
| Nivel municipal | |||||||||||||||||||||||||||||
| CVE_MUN | 001001 | 001002 | 001003 | 001004 | 001005 | 001006 | 001007 | 001008 | 001009 | 001010 | 001011 | 002001 | 002002 | 002003 | 002004 | 002005 | 002006 | 003001 | 003002 | 003003 | 003008 | 003009 | 004001 | 004002 | 004003 | 004004 | 004005 | 004006 | 004007 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | |||||||||||||||||||||||||||||
Se filtran los flujos migratorios que son exclusivos de los estados y que visualmente sean más interpretables.
load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel municipal.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 100)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 100)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
# Nombre de las Zonas Metropolitanas
NOM_ZM <- stringr::str_wrap(nom_zm, 100)
## Tomamos las Zonas Metropolitanas con más de 3 municipios que tienen flujos migratorios
#### Con filtro (CF)
ZM_CF <- ZM_2020 %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Count = n()) %>%
filter(Count >= 0) %>%
pull(CVE_ZM)
NOM_ZM_CF <- ZM_2020 %>%
filter(CVE_ZM %in% ZM_CF) %>%
distinct(CVE_ZM, NOM_ZM)
ZM <- lapply(1:length(ZM_CF), function(x){
ZM_2020 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% ZM_CF[x]) %>%
mutate(NOM_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 100)) %>%
pull(NOM_MUN)
})
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Inmigrantes_function(ZM = ZM, tabla = Migrantes)
Emigrantes <- Emigrantes_function(ZM = ZM, tabla = Migrantes)
################################## Filtro ######################################
#p <- data.frame(ZM = ZM_CF,
# filtro_municipio = tabla_municipios,
# filtro_estado = tabla_estados)
#write.xlsx(p, file = paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Filtro a nivel municipal.xlsx"), overwrite = TRUE)
#### Filtro de municipios
filtro_mig <- read.xlsx(paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Filtro a nivel municipal.xlsx"), colNames = TRUE) %>%
pull(filtro_municipio)
#### Filtro de estados
filtro_out <- read.xlsx(paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Filtro a nivel municipal.xlsx"), colNames = TRUE) %>%
pull(filtro_estado)
################################################################################
tabla1 <- migration_flows_metropolitan(tabla = Migrantes,
filtro_zm = ZM,
filtro_mig = filtro_mig,
filtro_out = filtro_out,
Emigrantes = Emigrantes,
Inmigrantes = Inmigrantes,
category_group = estados,
category_names = nom_estados,
group = "Otros estados")
## Se sacan los flujos migratorios que pertencen a otros estados
#tabla_estados <- sapply(1:length(ZM_CF), function(i){
# tabla1[[i]] %>%
# as.data.frame() %>%
# adorn_totals(c("row", "col"),
# fill = "-",
# na.rm = TRUE,
# ,,,,contains(colnames(tabla1[[i]]))) %>%
# select(`Otros estados`) %>%
# slice(nrow(.)) %>%
# mutate(`Otros estados` = .$`Otros estados`/4) %>%
# pull(`Otros estados`)
#})
## Se sacan los flujos migratorios que pertencen a otros municipios
#tabla_municipios <- sapply(1:length(ZM_CF), function(i){
# p <- tabla1[[i]] %>%
# as.data.frame() %>%
# select(-c(`Otros estados`)) %>%
# slice(-nrow(.))
# if(sum(p) == 0) {
# return(0)
# } else {
# p %>%
# adorn_totals(c("row", "col"),
# fill = "-",
# na.rm = TRUE,
# ,,,,contains(colnames(tabla1[[i]]))) %>%
# slice(nrow(.)) %>%
# mutate(Total = .$Total/50) %>%
# pull(Total)
# }
#})
## Se guardan las matrices de movilidad laboral para analizarlos después.
wb <- createWorkbook()
for(i in 1:length(ZM)){
tabla <- tabla1[[i]] %>%
as.data.frame() %>%
adorn_totals(c("row", "col"),
fill = "-",
na.rm = TRUE,
,,,,contains(colnames(tabla1[[i]])))
addWorksheet(wb, paste(ZM_CF[i]))
writeData(wb, i, tabla, colNames = TRUE, rowNames = TRUE)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz MR5a a nivel municipal_Reduccion.xlsx"),
overwrite = TRUE)
}
saveRDS(tabla1, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Tabla MR5a a nivel municipal.RDS"))tabla1 <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Tabla MR5a a nivel municipal.RDS"))
total_tablas <- totales(tabla1 = tabla1,
Clave = "CVE_MUN",
Inmigrantes = "Inmigrantes",
Emigrantes = "Emigrantes")
porcentajes_tablas <- porcentajes(tabla1 = tabla1,
Clave = "CVE_MUN",
Inmigrantes = "%Inmigrantes",
Emigrantes = "%Emigrantes")
# Se guardan los totales de las matrices reducidas
wb <- createWorkbook()
for(i in 1:length(ZM)){
addWorksheet(wb, paste(ZM_CF[i]))
writeData(wb, i, total_tablas[[i]], colNames = TRUE, startCol = 1)
writeData(wb, i, porcentajes_tablas[[i]], colNames = TRUE, startCol = 5)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz MR5a a nivel municipal_Reduccion_Totales.xlsx"),
overwrite = TRUE)
}tabla1 <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Tabla MR5a a nivel municipal.RDS"))
#paleta <- colorRampPalette(pals::kovesi.linear_bmy_10_95_c78(100))(50)
paleta <- c("#000C7D", "#00108D", "#02149C", "#1614A4", "#3012A6", "#5A0D9D", "#7A0895", "#910390", "#A7008A", "#BB0085", "#CE0080", "#DF047A", "#EE1774", "#FA2C6C", "#FD4364", "#FE595B", "#FF6F51", "#FF8445","#FF9636", "#FFA72B", "#FFB622")
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1, paleta)file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/ChordDiagram de MR5a desagregado por ZM.pdf"
## Gráficos a nivel municipal
chord_diagram_graph(file = file,
width = 15,
height = 10,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
tabla2 = tabla2,
color_labels = "#000C7D",
transparency = 0.2,
circo.text = 9,
circos.axis.text = 6,
adj.text = c(-0.05, 0.5),
adj.ylim = 0.1,
gap.degree = 2,
clock.wise = FALSE,
track.margin = c(-0.07, 0.1),
margin = c(0, 0, 0, 0))Etiquetas
load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel municipal.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
# Nombre de las Zonas Metropolitanas
NOM_ZM <- stringr::str_wrap(nom_zm, 25)
## Tomamos las Zonas Metropolitanas con más de 3 municipios que tienen flujos migratorios
#### Con filtro (CF)
ZM_CF <- ZM_2020 %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Count = n()) %>%
filter(Count > 3) %>%
pull(CVE_ZM)
tabla <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
filter(value > 0)
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn), value, 0)) %>%
filter(value > 0) %>%
group_by(rn) %>%
summarise(Inmigrantes = sum(value, na.rm = TRUE))
Emigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn), value, 0)) %>%
filter(value > 0) %>%
group_by(cn) %>%
summarise(Emigrantes = sum(value, na.rm = TRUE))
################################## Filtro ######################################
filtro <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
filter(value > 0)
filtro_est <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
filter(value > 0)
################################################################################
tabla1 <- lapply(1:length(ZM_CF), function(x){
ZM <- ZM_2020 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% ZM_CF[x]) %>%
mutate(NOM_MUN = paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN)) %>%
pull(NOM_MUN)
# filtro de municipios metropolitanos
filtro <- filtro %>%
filter(rn %in% ZM) %>%
filter(value < 1000) %>%
pull(rn)
# filtro de estados
filtro_rn <- filtro_est %>%
mutate(value = ifelse(.$rn %nin% filtro |.$cn %nin% filtro, value, 0)) %>%
mutate(rn = substr(.$rn, 1, 3)) %>%
group_by(rn) %>%
summarise(Inm = sum(value, na.rm = TRUE))
filtro_cn <- filtro_est %>%
mutate(value = ifelse(.$rn %nin% filtro |.$cn %nin% filtro, value, 0)) %>%
mutate(cn = substr(.$cn, 1, 3)) %>%
group_by(cn) %>%
summarise(Emg = sum(value, na.rm = TRUE))
filtro_estados <- filtro_rn %>%
full_join(., filtro_cn, by = c("rn" = "cn")) %>%
mutate(value = sum_row(.$Inm, .$Emg, na.rm = TRUE)) %>%
filter(value > 5000) %>%
pull(rn)
tabla %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), .$value, 0)) %>%
mutate(rn = case_when(.$rn %in% ZM & .$rn %nin% filtro ~ .$rn,
.$rn %in% ZM & .$rn %in% filtro ~ paste(substr(.$rn, 1, 3), "Municipios ZM"),
.$rn %nin% ZM & substr(.$rn, 1, 3) %in% filtro_estados ~ paste0(nom_estados[as.numeric(substr(.$rn, 1, 3))]),
.$rn %nin% ZM & substr(.$rn, 1, 3) %nin% filtro_estados ~ "Otros estados"),
cn = case_when(.$cn %in% ZM & .$cn %nin% filtro ~ .$cn,
.$cn %in% ZM & .$cn %in% filtro ~ paste(substr(.$cn, 1, 3), "Municipios ZM"),
.$cn %nin% ZM & substr(.$cn, 1, 3) %in% filtro_estados ~ paste0(nom_estados[as.numeric(substr(.$cn, 1, 3))]),
.$cn %nin% ZM & substr(.$cn, 1, 3) %nin% filtro_estados ~ "Otros estados")) %>%
dcast(., rn ~ cn, value.var = "value", sum, na.rm = TRUE, fill = 0) %>%
column_to_rownames(., var = "rn")
}
)p <- lapply(1:length(ZM_CF), function(x){
tabla1[[x]] %>%
ggplot(aes(axis1 = rn,
axis2 = cn,
y = value), # c("value", "freq", "tasa")
reverse = FALSE,
na.rm = TRUE) +
geom_alluvium(aes(fill = rn),
curve_type = "quintic",
color = "transparent",
alpha = 0.85,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_stratum(aes(fill = cn),
color = "white",
alpha = 0.65,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 1, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 1, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = -.2,
min.segment.length = unit(1, "lines"),
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 2, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 2, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = .2,
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
theme_void() +
theme(plot.margin = margin(t = 1, r = 5, b = 1, l = 0, "cm"),
text = element_text(family = "montserrat"),
axis.text = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
strip.text = element_text(size = 10, face = "bold", family = "montserrat"),
legend.key.size = unit(0.5, "cm"),
legend.text = element_text(size = 7, family = "montserrat"),
legend.position = c(1.02, .5)) +
scale_x_discrete(expand = c(-0.1, 0.5)) +
scale_fill_viridis_d(option = "A", end = 1, begin = 0.2) +
guides(fill = guide_legend(ncol = 1, na.translate = F)) +
labs(fill = "",
color = "")
}
)
path = paste0(here::here(),"/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/GSankey de MR5a desagregado por ZM_Absolutos.pdf")
ggexport(list = p, width = 18, height = 10, dpi = 400, filename = path)load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel municipal.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN), by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN), by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
## Se toma como referencia a la Zona Metropolitana del Valle de México
ZM <- ZM_2020 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% "09.01") %>%
mutate(NOM_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 30)) %>%
pull(NOM_MUN)
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Inmigrantes_function(ZM = ZM, tabla = Migrantes)
Emigrantes <- Emigrantes_function(ZM = ZM, tabla = Migrantes)
################################## Filtro ######################################
filtro <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
filter(value > 40000) %>%
pull(rn)
filtro_est <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
filter(rn %nin% ZM) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(rn = substr(.$rn, 1, 3)) %>%
group_by(rn) %>%
summarise(value = sum(value)) %>%
filter(value >= 25000) %>%
pull(rn)
################################################################################
tabla1 <- migration_flows_metropolitan_city(tabla = Migrantes,
filtro_zm = ZM,
filtro_municipios = filtro,
filtro_estados = filtro_est,
category_group = estados,
category_names = nom_estados,
group = "Otros estados") %>%
dcast(., rn ~ cn, value.var = "value", sum, na.rm = TRUE) %>%
column_to_rownames(., var = "rn") # Paleta de colores
#paleta <- colorRampPalette(pals::kovesi.linear_bmy_10_95_c78(100))(50)
paleta <- c("#000C7D", "#00108D", "#02149C", "#1614A4", "#3012A6", "#5A0D9D", "#7A0895", "#910390", "#A7008A", "#BB0085", "#CE0080", "#DF047A", "#EE1774", "#FA2C6C", "#FD4364", "#FE595B", "#FF6F51", "#FF8445","#FF9636", "#FFA72B", "#FFB622")
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1 = as.matrix(tabla1), paleta)
file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/ChordDiagram de MR5a de ZMVM.pdf"
## Gráficos a nivel zona metropolitana (ZMVM)
chord_diagram_graph(file = file,
width = 7,
height = 7,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
tabla2 = tabla2,
color_labels = "#000C7D",
transparency = 0.1,
circo.text = 7,
circos.axis.text = 5,
adj.text = c(-0.1, 0.5),
adj.ylim = 0.2,
gap.degree = 3,
clock.wise = TRUE,
track.margin = c(-0.2, 0.2),
margin = rep(1.5, 4))load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel municipal.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN), by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 100)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN), by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 100)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
## Se toma como referencia a la Zona Metropolitana del Valle de México
ZM <- ZM_2020 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% "09.01") %>%
mutate(NOM_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 100)) %>%
pull(NOM_MUN)
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Inmigrantes_function(ZM = ZM, tabla = Migrantes)
Emigrantes <- Emigrantes_function(ZM = ZM, tabla = Migrantes)
################################## Filtro ######################################
filtro <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
filter(value > 30000) %>%
pull(rn)
filtro_est <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
filter(rn %nin% ZM) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(rn = substr(.$rn, 1, 3)) %>%
group_by(rn) %>%
summarise(value = sum(value)) %>%
filter(value >= 25000) %>%
pull(rn)
################################################################################
tabla <- migration_flows_metropolitan_city(tabla = Migrantes,
filtro_zm = ZM,
filtro_municipios = filtro,
filtro_estados = filtro_est,
category_group = estados,
category_names = nom_estados,
group = "Otros estados")
tabla1 <- tabla %>%
dcast(., rn ~ cn, value.var = "value", sum, na.rm = TRUE) %>%
column_to_rownames(., var = "rn")
# Grupo 1
grupo1 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) == "09") %>%
pull(rn) %>%
unique()
# Grupo 2
grupo2 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) == "15") %>%
pull(rn) %>%
unique()
# Grupo 3
grupo3 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) == "13") %>%
pull(rn) %>%
unique()
# Grupo 4
grupo4 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) %nin% c("09", "15", "13")) %>%
pull(rn) %>%
unique()
## Se guardan las matrices de movilidad laboral para analizarlos después.
tabla <- tabla1 %>%
as.data.frame() %>%
adorn_totals(c("row", "col"),
fill = "-",
na.rm = TRUE,
,,,,contains(str_sort(unique(c(colnames(tabla1), rownames(tabla1))), numeric = TRUE)))
wb <- createWorkbook()
addWorksheet(wb, "ZMVM")
writeData(wb, 1, tabla, colNames = TRUE, rowNames = TRUE)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz MR5a de ZMVM a nivel municipal_Reduccion.xlsx"),
overwrite = TRUE)# Paleta de colores
#paleta <- colorRampPalette(pals::kovesi.linear_bmy_10_95_c78(100))(50)
paleta <- c("#000C7D", "#00108D", "#02149C", "#1614A4", "#3012A6", "#5A0D9D", "#7A0895", "#910390", "#A7008A", "#BB0085", "#CE0080", "#DF047A", "#EE1774", "#FA2C6C", "#FD4364", "#FE595B", "#FF6F51", "#FF8445","#FF9636", "#FFA72B", "#FFB622")
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1 = as.matrix(tabla1), paleta)
file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/ChordDiagram de MR5a de ZMVM_grupos.pdf"
## Gráficos a nivel zona metropolitana (ZMVM)
chord_diagram_graph_zmvm(file = file,
width = 10,
height = 10,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = as.matrix(tabla1),
color_labels = "#000C7D",
transparency = 0.1,
circo.text = 9,
circos.axis.text = 7,
adj.text = c(-0.01, 0.5),
adj.ylim = 1,
gap.degree = 3,
clock.wise = TRUE,
track.margin = c(-0.2, 0.2),
margin = rep(0, 4),
group1 = grupo1,
group1.text = "Ciudad de México",
group1.col = 1,
group2 = grupo2,
group2.text = "México",
group2.col = 15,
group3 = grupo3,
group3.text = "Hidalgo",
group3.col = 20,
group4 = grupo4,
group4.text = "Otro municipios",
group4.col = 30) Etiquetas
file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Etiquetas ZMVM a nivel municipal.pdf"
## Etiquetas a nivel zona metropolitana (ZMVM)
labels_chord_diagram(file = file,
width = 7,
height = 8,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
labels = "ZM del Valle de México")Zona Metropolitana del Valle de México
(ZMVM)
load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel municipal.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN), by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 30)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN), by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 30)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
## Se toma como referencia a la Zona Metropolitana del Valle de México
ZM <- ZM_2020 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% "09.01") %>%
mutate(NOM_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 30)) %>%
pull(NOM_MUN)
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
filter(value > 0) %>%
group_by(rn) %>%
summarise(Inmigrantes = sum(value, na.rm = TRUE))
Emigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
filter(value > 0) %>%
group_by(cn) %>%
summarise(Emigrantes = sum(value, na.rm = TRUE))
################################## Filtro ######################################
filtro <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
mutate(value = Inmigrantes + Emigrantes) %>%
filter(rn %in% ZM) %>%
filter(value < 50000) %>%
pull(rn)
### filtro de estados
filtro_rn <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & .$rn %in% ZM |.$cn %in% ZM, value, 0)) %>%
filter(value > 0) %>%
mutate(rn = substr(.$rn, 1, 3)) %>%
group_by(rn) %>%
summarise(Inm = sum(value, na.rm = TRUE))
filtro_cn <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & .$rn %in% ZM |.$cn %in% ZM, value, 0)) %>%
filter(value > 0) %>%
mutate(cn = substr(.$cn, 1, 3)) %>%
group_by(cn) %>%
summarise(Emg = sum(value, na.rm = TRUE))
filtro_estados <- filtro_rn %>%
full_join(., filtro_cn, by = c("rn" = "cn")) %>%
mutate(value = sum_row(.$Inm, .$Emg, na.rm = TRUE)) %>%
filter(value > 50000) %>%
pull(rn)
################################################################################
tabla <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
mutate(rn = case_when(.$rn %in% ZM & .$rn %nin% filtro ~ .$rn,
.$rn %in% ZM & .$rn %in% filtro ~ paste(substr(.$rn, 1, 3), "Municipios ZM"),
.$rn %nin% ZM & substr(.$rn, 1, 3) %in% filtro_estados ~ paste0(nom_estados[as.numeric(substr(.$rn, 1, 3))]),
.$rn %nin% ZM & substr(.$rn, 1, 3) %nin% filtro_estados ~ "Otros estados"),
cn = case_when(.$cn %in% ZM & .$cn %nin% filtro ~ .$cn,
.$cn %in% ZM & .$cn %in% filtro ~ paste(substr(.$cn, 1, 3), "Municipios ZM"),
.$cn %nin% ZM & substr(.$cn, 1, 3) %in% filtro_estados ~ paste0(nom_estados[as.numeric(substr(.$cn, 1, 3))]),
.$cn %nin% ZM & substr(.$cn, 1, 3) %nin% filtro_estados ~ "Otros estados")) %>%
filter(value > 0)
p <- tabla %>%
ggplot(aes(axis1 = rn,
axis2 = cn,
y = value), # c("value", "freq", "tasa")
reverse = FALSE,
na.rm = TRUE) +
geom_alluvium(aes(fill = rn),
curve_type = "quintic",
color = "transparent",
alpha = 0.85,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_stratum(aes(fill = cn),
color = "white",
alpha = 0.65,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 1, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 1, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = -.23,
min.segment.length = unit(1, "lines"),
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 2, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 2, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = .23,
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
theme_void() +
theme(plot.margin = margin(t = 1, r = 4, b = 1, l = 0, "cm"),
text = element_text(family = "montserrat"),
axis.text = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
strip.text = element_text(size = 10, face = "bold", family = "montserrat"),
legend.key.size = unit(0.5, "cm"),
legend.text = element_text(size = 9, family = "montserrat"),
legend.position = c(0.999, .5)) +
scale_x_discrete(expand = c(-0.1, 0.5)) +
scale_fill_viridis_d(option = "A", end = 0.9, begin = 0.2) +
guides(fill = guide_legend(ncol = 1, na.translate = F)) +
labs(fill = "",
color = "")
path = paste0(here::here(), "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/GSankey de MR5a de la ZMVM.pdf")
ggexport(p, width = 20, height = 12, dpi = 400, filename = path)Se realizan cálculos generales de migración
- Residentes
- Inmigrantes
- Emigrantes
- % Inmigrantes
- % Emigrante
- Migración bruta
- Migración Neta
- % Tasa de migración bruta
- % Tasa de migración neta
Se trabaja con la matriz cuadrada, la cual de esta manera no se satura la computadora
################################################################################
############################ Población total ###################################
Pob.Total <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
group_by(CVE_MUN) %>%
summarise(Pob.Total = sum(FACTOR))
################################################################################
###################### Población de 5 años y más ###############################
Pob.5ymas <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
mutate(EDAD = as.numeric(.$EDAD)) %>%
subset(EDAD >= 5 & EDAD <=130) %>%
group_by(CVE_MUN) %>%
summarise(Pob.5ymas = sum(FACTOR))
################################################################################
########################### Residentes #########################################
load(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel municipal.RData"))
Residentes <- Migrantes %>%
rownames_to_column() %>%
gather(CVE_MUN, Value, -rowname)%>%
filter(rowname == CVE_MUN) %>%
select(-rowname) %>%
droplevels() %>%
rename("Residentes" = "Value")
################################################################################
############################### Inmigrantes ####################################
Inmigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_RES") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
as_tibble() %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_RES) %>%
group_by(CVE_MUN) %>%
summarise(Inmigrantes = sum(value, na.rm = TRUE))
################################################################################
############################### Emigrantes #####################################
Emigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_RES") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
as_tibble() %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_RES) %>%
group_by(CVE_MUN_RES) %>%
summarise(Emigrantes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
rename("CVE_MUN" = "CVE_MUN_RES")
tabla <- Pob.Total %>%
left_join(., Pob.5ymas, by = c("CVE_MUN")) %>%
left_join(., Residentes, by = c("CVE_MUN")) %>%
left_join(., Inmigrantes, by = c("CVE_MUN")) %>%
left_join(., Emigrantes, by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(Mig.Neta = .$Inmigrantes - .$Emigrantes,
Mig.Bruta = .$Inmigrantes + .$Emigrantes,
Tasa.Inmig = ((.$Inmigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.5ymas) / 2)) * 1000,
Tasa.Emig = ((.$Emigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.5ymas) / 2)) * 1000,
Tasa.Mig = Tasa.Inmig - Tasa.Emig,
Eficacia = Mig.Neta - Mig.Bruta)
write.xlsx(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Indicadores de MR5a por ZM 2020.xlsx"), overwrite = TRUE)
save(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Indicadores de MR5a por ZM 2020.RData"))| Indicadores de migración reciente | |||||||||||
| Zonas Metropolitanas | |||||||||||
| Clave del municipio | Pob.Total | Pob.5ymas | Residentes | Inmigrantes | Emigrantes | Mig.Neta | Mig.Bruta | Tasa.Inmig | Tasa.Emig | Tasa.Mig | Eficacia |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | |||||||||||
Se genera la matriz cuadrada y se le asignan los nombres de los estados.
Se utiliza la paquetería survey para poder trabajar con
la muestra del cuestionario ampliado, en la cual se selecciona a la
población de 5 años y más.
options(survey.lonely.psu = "adjust")
MC <- mydata %>%
select(CVE_ENT, CVE_MUN, ENT_PAIS_RES_5A, MUN_RES_5A, CVE_MUN_RES, CVE_ZM, MC, CF, CVE_ZM_RES, M, EDAD, FACTOR, ESTRATO, UPM) %>%
# Se genera una indicadora de zm
mutate(I_ZM_2020 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM), '0', '1'),
I_RES5A_ZM_2020 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM_RES), '0', '1')) %>%
# Se clasifican a los migrantes internos
mutate(I_ZM = case_when(.$CVE_MUN == .$CVE_MUN_RES ~ 'Pertenecen a la Zona Metropolitana', #Residentes
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '1' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '1' & .$CVE_ZM == .$CVE_ZM_RES ~ "Pertenecen a la Zona Metropolitana", #Migrantes que residen en la misma zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '1' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '1' & .$CVE_ZM != .$CVE_ZM_RES ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Migrantes que residen en otra zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '1' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Migrantes que residian fuera de la zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '0' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '1' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Migrantes que residian dentro de una zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '0' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana' #Migrantes que no residen en la zona metropolitana
)) %>%
filter(EDAD >= 5 & EDAD <= 130) %>%
filter(CVE_MUN_RES %in% municipios & .$I_ZM %in% "Pertenecen a la Zona Metropolitana") %>%
svydesign(data = ., id = ~ UPM, strata = ~ESTRATO, weight = ~FACTOR, nest = T)
saveRDS(MC, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/MC_intramunicipal.RDS"))Se genera una matriz cruzada del lugar de residencia hace 5 años a
nivel municipal, utilizando la función svytable de la
paquetería survey.
MC <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/MC_intramunicipal.RDS"))
Migrantes <- svytable(~CVE_MUN_RES + CVE_MUN, design = MC)Se genera la matriz cuadrada y se le asignan las etiquetas de municipios.
Migrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
expss::cross_cases(CVE_MUN, CVE_MUN_RES, weight = Freq) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = "row_labels") %>%
arrange(CVE_MUN) %>%
slice(-1)
rownames <- Migrantes %>%
mutate(CVE_MUN = substr(.$CVE_MUN, 9, 16)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- names(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
slice(-1) %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
mutate(`CVE_MUN` = substr(.$CVE_MUN, 13, 20)) %>%
pull(CVE_MUN)
# Se elimina la variable CVE_MUN
Migrantes <- Migrantes %>%
select(-CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
saveRDS(Migrantes, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel intramunicipal 2020.RDS"))
save(Migrantes, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel intramunicipal 2020.RData"))
require(openxlsx)
wb <- createWorkbook()
addWorksheet(wb, "M.Intramunicipal")
writeData(wb, 1, Migrantes %>% as.data.frame() %>% tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN"), colNames = TRUE)
saveWorkbook(wb, file = paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel intramunicipal 2020.xlsx"), overwrite = TRUE)Matriz de migración reciente hace 5 años a nivel municipal, 2015 - 2020
| Matriz de migración reciente por zonas metropolitanas | |||||||||||||||||||||||||||||
| Nivel intramunicipal | |||||||||||||||||||||||||||||
| CVE_MUN | 001001 | 001002 | 001003 | 001004 | 001005 | 001006 | 001007 | 001008 | 001009 | 001010 | 001011 | 002001 | 002002 | 002003 | 002004 | 002005 | 002006 | 003001 | 003002 | 003003 | 003008 | 003009 | 004001 | 004002 | 004003 | 004004 | 004005 | 004006 | 004007 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | |||||||||||||||||||||||||||||
MR <- NULL
for(i in 1:length(zm)){
tabla <- ZM_2020 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% zm[i]) %>%
pull(CVE_MUN)
MR[[paste0(zm[i])]] <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
mutate_if(is.numeric, as.numeric) %>%
select(CVE_MUN, all_of(tabla)) %>%
filter(CVE_MUN %in% tabla)
}
# Se guardan en un objeto de R
saveRDS(MR, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matrices de MR5a a nivel intramunicipal por ZM2020.RDS"))
# Se genera un Excel con todas las matrices por ZM
wb <- createWorkbook()
for(i in 1:length(zm)){
addWorksheet(wb, paste0(zm[i]))
writeData(wb, i, MR[[paste0(zm[i])]] %>% as.data.frame())
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matrices de MR5a a nivel intramunicipal por ZM2020.xlsx"),
overwrite = TRUE)
}Matriz de migración reciente hace 5 años en la Zona Metropolitana de Cuernavaca, 2015 - 2020
| Matriz de migración reciente a nivel intramunicipal | ||||||||||
| Zona Metropolitana de Cuernavaca | ||||||||||
| CVE_MUN | 017007 | 017008 | 017009 | 017011 | 017018 | 017020 | 017028 | 017029 | 017034 | 017035 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | ||||||||||
Se filtran los flujos migratorios que son exclusivos de los estados y que visualmente sean más interpretables.
load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel intramunicipal 2020.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 100)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 100)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
# Nombre de las Zonas Metropolitanas
NOM_ZM <- stringr::str_wrap(nom_zm, 100)
## Tomamos las Zonas Metropolitanas con más de 3 municipios que tienen flujos migratorios
#### Con filtro (CF)
ZM_CF <- ZM_2020 %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Count = n()) %>%
filter(Count >= 3) %>%
pull(CVE_ZM)
NOM_ZM_CF <- ZM_2020 %>%
filter(CVE_ZM %in% ZM_CF) %>%
distinct(CVE_ZM, NOM_ZM)
ZM <- lapply(1:length(ZM_CF), function(x){
ZM_2020 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% ZM_CF[x]) %>%
mutate(NOM_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 100)) %>%
pull(NOM_MUN)
})
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Inmigrantes_function(ZM, Migrantes)
Emigrantes <- Emigrantes_function(ZM, Migrantes)
################################# Filtro #######################################
### Sacar el promedio de los flujos migratiorios para determinar como se van a grupar los estados
#### Es importante correr la tabla1[[x]] sin filtros para determinar el número promedio de flujos de migración
### Filtro <<<< filter(value > 0 & rn != estado[x])
#p <- data.frame(ZM = ZM_CF,
# filtro_municipio = tabla_municipios)
#write.xlsx(p, file = paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Filtro a nivel intramunicipal.xlsx"), overwrite = TRUE)
#### Filtro de municipios
filtro_mig <- read.xlsx(paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Filtro a nivel intramunicipal.xlsx"), colNames = TRUE) %>%
pull(filtro_municipio)
################################################################################
tabla1 <- intramunicipal_flows_metropolitan(tabla = Migrantes,
filtro_zm = ZM,
filtro_mig = filtro_mig,
Emigrantes = Emigrantes,
Inmigrantes = Inmigrantes,
category_group = estados,
group = "Otros municipios")
tabla1 <- purrr::map(tabla1, ~ .x %>%
dcast(rn ~ cn, value.var = "value", sum, na.rm = TRUE) %>%
column_to_rownames(var = "rn"))
################################################################################
## Se sacan los flujos migratorios que pertencen a otros municipios
#tabla_municipios <- sapply(1:length(ZM), function(i){
# tabla1[[i]] %>%
# as.data.frame() %>%
# adorn_totals(c("row", "col"),
# fill = "-",
# na.rm = TRUE,
# ,,,,contains(colnames(tabla1[[i]]))) %>%
# slice(nrow(.)) %>%
# mutate(Total = .$Total/50) %>%
# pull(Total)
#})
## Se guardan las matrices de migración reciente para analizarlos después.
wb <- createWorkbook()
for(i in 1:length(ZM)){
tabla <- tabla1[[i]] %>%
as.data.frame() %>%
adorn_totals(c("row", "col"),
fill = "-",
na.rm = TRUE,
,,,,contains(colnames(tabla1[[i]])))
addWorksheet(wb, paste(ZM_CF[i]))
writeData(wb, i, tabla, colNames = TRUE, rowNames = TRUE)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz MR5a a nivel intramunicipal_Reduccion.xlsx"),
overwrite = TRUE)
}
saveRDS(tabla1, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz MR5a a nivel intramunicipal.RDS"))tabla1 <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz MR5a a nivel intramunicipal.RDS"))
total_tablas <- totales(tabla1 = tabla1,
Clave = "CVE_MUN",
Inmigrantes = "Inmigrantes",
Emigrantes = "Emigrantes")
porcentajes_tablas <- porcentajes(tabla1 = tabla1,
Clave = "CVE_MUN",
Inmigrantes = "%Inmigrantes",
Emigrantes = "%Emigrantes")
# Se guardan los totales de las matrices reducidas
wb <- createWorkbook()
for(i in 1:length(ZM)){
addWorksheet(wb, paste(ZM_CF[i]))
writeData(wb, i, total_tablas[[i]], colNames = TRUE, startCol = 1)
writeData(wb, i, porcentajes_tablas[[i]], colNames = TRUE, startCol = 5)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz MR5a a nivel intramunicipal_Reduccion_Totales.xlsx"),
overwrite = TRUE)
}tabla1 <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz MR5a a nivel intramunicipal.RDS"))
#paleta <- colorRampPalette(pals::kovesi.linear_bmy_10_95_c78(100))(50)
paleta <- c("#000C7D", "#00108D", "#02149C", "#1614A4", "#3012A6", "#5A0D9D", "#7A0895", "#910390", "#A7008A", "#BB0085", "#CE0080", "#DF047A", "#EE1774", "#FA2C6C", "#FD4364", "#FE595B", "#FF6F51", "#FF8445","#FF9636", "#FFA72B", "#FFB622")
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1 = tabla1, paleta)file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/ChordDiagram de MR5a desagregado por ZM (Intramunicipal).pdf"
## Gráficos a nivel intramunicipal
chord_diagram_graph(file = file,
width = 15,
height = 10,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
tabla2 = tabla2,
color_labels = "#000C7D",
transparency = 0,
circo.text = 9,
circos.axis.text = 6,
adj.text = c(-0.05, 0.5),
adj.ylim = 0.1,
gap.degree = 2,
clock.wise = FALSE,
track.margin = c(-0.07, 0.1),
margin = rep(0, 4))Etiquetas
## Tomamos las Zonas Metropolitanas con más de 3 municipios con flujos migratorios
ZM_CF <- ZM_2020 %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Count = n()) %>%
filter(Count > 2) %>%
pull(CVE_ZM)
tabla <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn")
tabla1 <- lapply(1:length(ZM_CF), function(x){
ZM <- ZM_2020 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% ZM_CF[x]) %>%
mutate(NOM_MUN = paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN)) %>%
pull(NOM_MUN)
tabla %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
filter(value > 0)
}
) p <- lapply(1:length(ZM_CF), function(x){
tabla1[[x]] %>%
ggplot(aes(axis1 = rn,
axis2 = cn,
y = value), # c("value", "freq", "tasa")
reverse = FALSE,
na.rm = TRUE) +
geom_alluvium(aes(fill = rn),
curve_type = "quintic",
color = "transparent",
alpha = 0.85,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_stratum(aes(fill = cn),
color = "white",
alpha = 0.65,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 1, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 1, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = -.2,
min.segment.length = unit(1, "lines"),
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 2, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 2, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = .2,
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
theme_void() +
theme(plot.margin = margin(t = 1, r = 1.5, b = 1, l = 0, "cm"),
text = element_text(family = "montserrat"),
axis.text = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
strip.text = element_text(size = 10, face = "bold", family = "montserrat"),
legend.key.size = unit(0.5, "cm"),
legend.text = element_text(size = 9, family = "montserrat"),
legend.position = c(1, .5)) +
scale_x_discrete(expand = c(-0.1, 0.35)) +
scale_fill_viridis_d(option = "A", end = 1, begin = 0.2) +
guides(fill = guide_legend(ncol = 1, na.translate = F)) +
labs(fill = "",
color = "")
}
)
path = paste0(here::here(), "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/GSankey de MR5a desagregado por ZM_Absolutos (Intramunicipal).pdf")
ggexport(list = p, width = 14, height = 10, dpi = 400, filename = path)load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel intramunicipal 2020.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
## Se toma como referencia a la Zona Metropolitana del Valle de México
ZM <- ZM_2020 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% "09.01") %>%
mutate(NOM_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(NOM_MUN)
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Inmigrantes_function(ZM, Migrantes)
Emigrantes <- Emigrantes_function(ZM, Migrantes)
################################## Filtro ######################################
filtro <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
filter(value > 12000) %>%
pull(rn)
################################################################################
tabla1 <- migration_flows_metropolitan_city(tabla = Migrantes,
filtro_zm = ZM,
filtro_municipios = filtro,
filtro_estados = NULL,
category_group = estados,
category_names = nom_estados,
group = "ZMVM") %>%
dcast(., rn ~ cn, value.var = "value", sum, na.rm = TRUE) %>%
column_to_rownames(., var = "rn") #Paleta de colores
paleta <- c("#000C7D", "#00108D", "#02149C", "#1614A4", "#3012A6", "#5A0D9D", "#7A0895", "#910390", "#A7008A", "#BB0085", "#CE0080", "#DF047A", "#EE1774", "#FA2C6C", "#FD4364", "#FE595B", "#FF6F51", "#FF8445","#FF9636", "#FFA72B", "#FFB622")
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1 = as.matrix(tabla1), paleta)
#file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/ChordDiagram de MR5a de ZMVM (Intramunicipal).pdf"
## Gráficos a nivel zona metropolitana (ZMVM)
chord_diagram_graph(file = file,
width = 7,
height = 7,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
tabla2 = tabla2,
color_labels = "#000C7D",
transparency = 0.1,
circo.text = 7,
circos.axis.text = 5,
adj.text = c(-0.1, 0.5),
adj.ylim = 0.2,
gap.degree = 3,
clock.wise = TRUE,
track.margin = c(-0.2, 0.2),
margin = rep(1.5, 4))load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel intramunicipal 2020.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
## Se toma como referencia a la Zona Metropolitana del Valle de México
ZM <- ZM_2020 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% "09.01") %>%
mutate(NOM_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(NOM_MUN)
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Inmigrantes_function(ZM, Migrantes)
Emigrantes <- Emigrantes_function(ZM, Migrantes)
################################## Filtro ######################################
filtro <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
filter(value > 12000) %>%
pull(rn)
################################################################################
tabla <- migration_flows_metropolitan_city(tabla = Migrantes,
filtro_zm = ZM,
filtro_municipios = filtro,
filtro_estados = NULL,
category_group = estados,
category_names = nom_estados,
group = "ZMVM")
tabla1 <- tabla %>%
dcast(., rn ~ cn, value.var = "value", sum, na.rm = TRUE) %>%
column_to_rownames(., var = "rn")
# Grupo 1
grupo1 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) == "09") %>%
pull(rn) %>%
unique()
# Grupo 2
grupo2 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) == "15") %>%
pull(rn) %>%
unique()
# Grupo 3
grupo3 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) == "13") %>%
pull(rn) %>%
unique()
## Se guardan las matrices de migración reciente para analizarlos después.
tabla <- tabla1 %>%
as.data.frame() %>%
adorn_totals(c("row", "col"),
fill = "-",
na.rm = TRUE,
,,,,contains(colnames(tabla1)))
wb <- createWorkbook()
addWorksheet(wb, "ZMVM")
writeData(wb, 1, tabla, colNames = TRUE, rowNames = TRUE)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz MR5a de ZMVM a nivel intramunicipal_Reduccion.xlsx"),
overwrite = TRUE)#Paleta de colores
paleta <- c("#000C7D", "#00108D", "#02149C", "#1614A4", "#3012A6", "#5A0D9D", "#7A0895", "#910390", "#A7008A", "#BB0085", "#CE0080", "#DF047A", "#EE1774", "#FA2C6C", "#FD4364", "#FE595B", "#FF6F51", "#FF8445","#FF9636", "#FFA72B", "#FFB622")
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1 = as.matrix(tabla1), paleta)
file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/ChordDiagram de MR5a de ZMVM_grupos (Intramunicipal).pdf"
## Gráficos a nivel zona metropolitana (ZMVM)
chord_diagram_graph_zmvm(file = file,
width = 10,
height = 10,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = as.matrix(tabla1),
color_labels = "#000C7D",
transparency = 0.1,
circo.text = 9,
circos.axis.text = 7,
adj.text = c(-0.01, 0.5),
adj.ylim = 1,
gap.degree = 3,
clock.wise = TRUE,
track.margin = c(-0.2, 0.2),
margin = rep(0, 4),
group1 = grupo1,
group1.text = "Ciudad de México",
group1.col = 1,
group2 = grupo2,
group2.text = "México",
group2.col = 15,
group3 = grupo3,
group3.text = "Hidalgo",
group3.col = 20)Etiquetas
Zona Metropolitana del Valle de México
(ZMVM)
## Se toma como referencia a la Zona Metropolitana del Valle de México
ZM <- ZM_2020 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% "09.01") %>%
mutate(NOM_MUN = paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN)) %>%
pull(NOM_MUN)
##########################################################################################
######################################## Filtro ##########################################
Inmigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
filter(value > 0) %>%
group_by(rn) %>%
summarise(Inmigrantes = sum(value, na.rm = TRUE))
Emigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
filter(value > 0) %>%
group_by(cn) %>%
summarise(Emigrantes = sum(value, na.rm = TRUE))
######################################## Filtro ##########################################
filtro <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
mutate(value = Inmigrantes + Emigrantes) %>%
filter(value < 30000) %>%
pull(rn)
#########################################################################################
tabla <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
mutate(rn = ifelse(.$rn %in% filtro, stringr::str_wrap(paste0(substr(as.character(.$rn), 1, 3), " Otros municipios(", estados[as.numeric(substr(as.character(.$rn), 1, 3))], ")"), 20), .$rn),
cn = ifelse(.$cn %in% filtro, stringr::str_wrap(paste0(substr(as.character(.$cn), 1, 3), " Otros municipios(", estados[as.numeric(substr(as.character(.$cn), 1, 3))], ")"), 20) , .$cn)) %>%
filter(value > 0)
p <- tabla %>%
ggplot(aes(axis1 = rn,
axis2 = cn,
y = value), # c("value", "freq", "tasa")
reverse = FALSE,
na.rm = TRUE) +
geom_alluvium(aes(fill = rn),
curve_type = "quintic",
color = "transparent",
alpha = 0.85,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_stratum(aes(fill = cn),
color = "white",
alpha = 0.65,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 1, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 1, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = -.23,
min.segment.length = unit(1, "lines"),
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 2, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 2, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = .23,
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
theme_void() +
theme(plot.margin = margin(t = 1, r = 4, b = 1, l = 0, "cm"),
text = element_text(family = "montserrat"),
axis.text = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
strip.text = element_text(size = 10, face = "bold", family = "montserrat"),
legend.key.size = unit(0.5, "cm"),
legend.text = element_text(size = 9, family = "montserrat"),
legend.position = c(0.999, .5)) +
scale_x_discrete(expand = c(-0.1, 0.5)) +
scale_fill_viridis_d(option = "A", end = 0.9, begin = 0.2) +
guides(fill = guide_legend(ncol = 1, na.translate = F)) +
labs(fill = "",
color = "")
path = paste0(here::here(),"/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/GSankey de MR5a de la ZMVM (Intramunicipal).pdf")
ggexport(p, width = 20, height = 12, dpi = 400, filename = path)Se realizan cálculos generales de migración
- Residentes
- Inmigrantes
- Emigrantes
- % Inmigrantes
- % Emigrante
- Migración bruta
- Migración Neta
- % Tasa de migración bruta
- % Tasa de migración neta
Se trabaja con la matriz cuadrada, la cual de esta manera no se satura la computadora
################################################################################
############################ Población total ###################################
Pob.Total <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
group_by(CVE_MUN) %>%
summarise(Pob.Total = sum(FACTOR))
################################################################################
###################### Población de 5 años y más ###############################
Pob.5ymas <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
mutate(EDAD = as.numeric(.$EDAD)) %>%
subset(EDAD >= 5 & EDAD <=130) %>%
group_by(CVE_MUN) %>%
summarise(Pob.5ymas = sum(FACTOR))
################################################################################
########################### Residentes #########################################
load(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel intramunicipal 2020.RData"))
Residentes <- Migrantes %>%
rownames_to_column() %>%
gather(CVE_MUN, Value, -rowname)%>%
filter(rowname == CVE_MUN) %>%
select(-rowname) %>%
droplevels() %>%
rename("Residentes" = "Value")
################################################################################
############################### Inmigrantes ####################################
Inmigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_RES") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
as_tibble() %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_RES) %>%
group_by(CVE_MUN) %>%
summarise(Inmigrantes = sum(value, na.rm = TRUE))
################################################################################
############################### Emigrantes #####################################
Emigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_RES") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
as_tibble() %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_RES) %>%
group_by(CVE_MUN_RES) %>%
summarise(Emigrantes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
rename("CVE_MUN" = "CVE_MUN_RES")
tabla <- Pob.Total %>%
left_join(., Pob.5ymas, by = c("CVE_MUN")) %>%
left_join(., Residentes, by = c("CVE_MUN")) %>%
left_join(., Inmigrantes, by = c("CVE_MUN")) %>%
left_join(., Emigrantes, by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(Mig.Neta = .$Inmigrantes - .$Emigrantes,
Mig.Bruta = .$Inmigrantes + .$Emigrantes,
Tasa.Inmig = ((.$Inmigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.5ymas) / 2)) * 1000,
Tasa.Emig = ((.$Emigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.5ymas) / 2)) * 1000,
Tasa.Mig = Tasa.Inmig - Tasa.Emig,
Eficacia = Mig.Neta - Mig.Bruta)
write.xlsx(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Indicadores de MR5a por ZM 2020 (Intramunicipal).xlsx"), overwrite = TRUE)
save(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Indicadores de MR5a por ZM 2020 (Intramunicipal).RData"))| Indicadores de migración reciente | |||||||||||
| Zonas Metropolitanas | |||||||||||
| Clave del municipio | Pob.Total | Pob.5ymas | Residentes | Inmigrantes | Emigrantes | Mig.Neta | Mig.Bruta | Tasa.Inmig | Tasa.Emig | Tasa.Mig | Eficacia |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | |||||||||||
options(survey.lonely.psu = "adjust")
MC <- mydata %>%
select(CVE_ENT, CVE_MUN, ENT_PAIS_RES_5A, MUN_RES_5A, CVE_MUN_RES, CVE_ZM, MC, CF, CVE_ZM_RES, M, EDAD, FACTOR, ESTRATO, UPM) %>%
# Se genera una indicadora de zm
mutate(I_ZM_2020 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM), '0', '1'),
I_RES5A_ZM_2020 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM_RES), '0', '1')) %>%
# Se clasifican a los migrantes internos
mutate(I_ZM = case_when(.$CVE_MUN == .$CVE_MUN_RES ~ 'Pertenecen a la Zona Metropolitana', #Residentes
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '1' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '1' & .$CVE_ZM == .$CVE_ZM_RES ~ "Pertenecen a la Zona Metropolitana", #Migrantes que residen en la misma zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '1' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '1' & .$CVE_ZM != .$CVE_ZM_RES ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Migrantes que residen en otra zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '1' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Migrantes que residian fuera de la zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '0' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '1' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Migrantes que residian dentro de una zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '0' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana' #Migrantes que no residen en la zona metropolitana
)) %>%
filter(EDAD >= 5 & EDAD <= 130) %>%
filter(CVE_MUN_RES %in% municipios & .$I_ZM %in% "No pertenecen a la Zona Metropolitana") %>%
svydesign(data = ., id = ~ UPM, strata = ~ESTRATO, weight = ~FACTOR, nest = T)
saveRDS(MC, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/MC_intermunicipal.RDS"))Se genera una matriz cruzada del lugar de residencia hace 5 años a
nivel municipal, utilizando la función svytable de la
paquetería survey.
MC <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/MC_intermunicipal.RDS"))
Migrantes <- svytable(~CVE_MUN_RES + CVE_MUN, design = MC)Se genera la matriz cuadrada y se le asignan las etiquetas de municipios.
Migrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
expss::cross_cases(CVE_MUN, CVE_MUN_RES, weight = Freq) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = "row_labels") %>%
arrange(CVE_MUN) %>%
slice(-1)
rownames <- Migrantes %>%
mutate(CVE_MUN = substr(.$CVE_MUN, 9, 16)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- names(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
slice(-1) %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
mutate(`CVE_MUN` = substr(.$CVE_MUN, 13, 20)) %>%
pull(CVE_MUN)
# Se elimina la variable CVE_MUN
Migrantes <- Migrantes %>%
select(-CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
saveRDS(Migrantes, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel intermunicipal 2020.RDS"))
save(Migrantes, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel intermunicipal 2020.RData"))
require(openxlsx)
wb <- createWorkbook()
addWorksheet(wb, "M.Intermunicipal")
writeData(wb, 1, Migrantes %>% as.data.frame() %>% tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN"), colNames = TRUE)
saveWorkbook(wb, file = paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel intermunicipal 2020.xlsx"), overwrite = TRUE)Matriz de migración reciente hace 5 años a nivel intermunicipal, 2015 - 2020
| Matriz de migración reciente por zonas metropolitanas | |||||||||||||||||||||||||||||
| Nivel intramunicipal | |||||||||||||||||||||||||||||
| CVE_MUN | 001001 | 001002 | 001003 | 001004 | 001005 | 001006 | 001007 | 001008 | 001009 | 001010 | 001011 | 002001 | 002002 | 002003 | 002004 | 002005 | 003001 | 003002 | 003003 | 003008 | 003009 | 004001 | 004002 | 004003 | 004004 | 004005 | 004006 | 004007 | 004008 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | |||||||||||||||||||||||||||||
Se filtran los flujos migratorios que son exclusivos de los estados y que visualmente sean más interpretables.
load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel intermunicipal 2020.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 100)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 100)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
# Nombre de las Zonas Metropolitanas
NOM_ZM <- stringr::str_wrap(nom_zm, 100)
## Tomamos las Zonas Metropolitanas con más de 3 municipios que tienen flujos migratorios
#### Con filtro (CF)
ZM_CF <- ZM_2020 %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Count = n()) %>%
filter(Count >= 0) %>%
pull(CVE_ZM)
NOM_ZM_CF <- ZM_2020 %>%
filter(CVE_ZM %in% ZM_CF) %>%
distinct(CVE_ZM, NOM_ZM)
ZM <- lapply(1:length(ZM_CF), function(x){
ZM_2020 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% ZM_CF[x]) %>%
mutate(NOM_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 100)) %>%
pull(NOM_MUN)
})
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Inmigrantes_function(ZM, Migrantes)
Emigrantes <- Emigrantes_function(ZM, Migrantes)
################################## Filtro ######################################
#p <- data.frame(ZM = ZM_CF,
# filtro_municipio = filtro_mig,
# filtro_estado = filtro_out)
#write.xlsx(p, file = paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Filtro a nivel intermunicipal.xlsx"), overwrite = TRUE)
#### Filtro de municipios
filtro_mig <- read.xlsx(paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Filtro a nivel intermunicipal.xlsx"), colNames = TRUE) %>%
pull(filtro_municipio)
#### Filtro de estados
filtro_out <- read.xlsx(paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Filtro a nivel intermunicipal.xlsx"), colNames = TRUE) %>%
pull(filtro_estado)
################################################################################
tabla1 <- migration_flows_metropolitan(tabla = Migrantes,
filtro_zm = ZM,
filtro_mig = filtro_mig,
filtro_out = filtro_out,
Emigrantes = Emigrantes,
Inmigrantes = Inmigrantes,
category_group = estados,
category_names = nom_estados,
group = "Otros estados")
## Se sacan los flujos migratorios que pertencen a otros estados
#tabla_estados <- sapply(1:length(ZM_CF), function(i){
# tabla1[[i]] %>%
# as.data.frame() %>%
# adorn_totals(c("row", "col"),
# fill = "-",
# na.rm = TRUE,
# ,,,,contains(colnames(tabla1[[i]]))) %>%
# select(`Otros estados`) %>%
# slice(nrow(.)) %>%
# mutate(`Otros estados` = .$`Otros estados`/10) %>%
# pull(`Otros estados`)
#})
## Se sacan los flujos migratorios que pertencen a otros municipios
#tabla_municipios <- sapply(1:length(ZM_CF), function(i){
# p <- tabla1[[i]] %>%
# as.data.frame() %>%
# select(-c(`Otros estados`)) %>%
# slice(-nrow(.))
# if(sum(p) == 0) {
# return(0)
# } else {
# p %>%
# adorn_totals(c("row", "col"),
# fill = "-",
# na.rm = TRUE,
# ,,,,contains(colnames(tabla1[[i]]))) %>%
# slice(nrow(.)) %>%
# mutate(Total = .$Total/100) %>%
# pull(Total)
# }
#})
## Se guardan las matrices de migración reciente para analizarlos después.
wb <- createWorkbook()
for(i in 1:length(ZM)){
tabla <- tabla1[[i]] %>%
as.data.frame() %>%
adorn_totals(c("row", "col"),
fill = "-",
na.rm = TRUE,
,,,,contains(colnames(tabla1[[i]])))
addWorksheet(wb, paste(ZM_CF[i]))
writeData(wb, i, tabla, colNames = TRUE, rowNames = TRUE)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz MR5a a nivel intermunicipal_Reduccion.xlsx"),
overwrite = TRUE)
}
saveRDS(tabla1, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Tabla MR5a a nivel intermunicipal.RDS"))tabla1 <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Tabla MR5a a nivel intermunicipal.RDS"))
total_tablas <- totales(tabla1 = tabla1,
Clave = "CVE_MUN",
Inmigrantes = "Inmigrantes",
Emigrantes = "Emigrantes")
porcentajes_tablas <- porcentajes(tabla1 = tabla1,
Clave = "CVE_MUN",
Inmigrantes = "%Inmigrantes",
Emigrantes = "%Emigrantes")
# Se guardan los totales de las matrices reducidas
wb <- createWorkbook()
for(i in 1:length(ZM)){
addWorksheet(wb, paste(ZM_CF[i]))
writeData(wb, i, total_tablas[[i]], colNames = TRUE, startCol = 1)
writeData(wb, i, porcentajes_tablas[[i]], colNames = TRUE, startCol = 5)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz MR5a a nivel intermunicipal_Reduccion_Totales.xlsx"),
overwrite = TRUE)
}tabla1 <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Tabla MR5a a nivel intermunicipal.RDS"))
#paleta <- colorRampPalette(pals::kovesi.linear_bmy_10_95_c78(100))(50)
paleta <- c("#000C7D", "#00108D", "#02149C", "#1614A4", "#3012A6", "#5A0D9D", "#7A0895", "#910390", "#A7008A", "#BB0085", "#CE0080", "#DF047A", "#EE1774", "#FA2C6C", "#FD4364", "#FE595B", "#FF6F51", "#FF8445","#FF9636", "#FFA72B", "#FFB622")
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1, paleta)file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/ChordDiagram de MR5a desagregado por ZM (Intermunicipal).pdf"
## Gráficos a nivel intermunicipal
chord_diagram_graph(file = file,
width = 15,
height = 10,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
tabla2 = tabla2,
color_labels = "#000C7D",
transparency = 0,
circo.text = 9,
circos.axis.text = 6,
adj.text = c(-0.05, 0.5), #Ajuste de las etiquetas (x, y)
adj.ylim = 0.1,
gap.degree = 2,
clock.wise = FALSE,
track.margin = c(-0.07, 0.1),
margin = rep(0, 4))Etiquetas
load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel intermunicipal 2020.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN), by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(CVE_MUN = paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN), by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(CVE_MUN = paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
# Nombre de las Zonas Metropolitanas
NOM_ZM <- stringr::str_wrap(nom_zm, 25)
## Tomamos las Zonas Metropolitanas con más de 3 municipios que tienen flujos migratorios
#### Con filtro (CF)
ZM_CF <- ZM_2020 %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Count = n()) %>%
filter(Count > 3) %>%
pull(CVE_ZM)
tabla <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
filter(value > 0)
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Inmigrantes_function(ZM, Migrantes)
Emigrantes <- Emigrantes_function(ZM, Migrantes)
################################## Filtro ######################################
filtro <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
filter(value > 0)
filtro_est <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
filter(value > 0)
################################################################################
tabla1 <- migration_flows_metropolitan_city(tabla = Migrantes,
filtro_zm = ZM,
filtro_municipios = filtro,
filtro_estados = filtro_est,
category_group = estados,
category_names = nom_estados,
group = "Otros estados") %>%
dcast(., rn ~ cn, value.var = "value", sum, na.rm = TRUE) %>%
column_to_rownames(., var = "rn") p <- lapply(1:length(ZM_CF), function(x){
tabla1[[x]] %>%
ggplot(aes(axis1 = rn,
axis2 = cn,
y = value), # c("value", "freq", "tasa")
reverse = FALSE,
na.rm = TRUE) +
geom_alluvium(aes(fill = rn),
curve_type = "quintic",
color = "transparent",
alpha = 0.85,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_stratum(aes(fill = cn),
color = "white",
alpha = 0.65,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 1, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 1, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = -.2,
min.segment.length = unit(1, "lines"),
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 2, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 2, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = .2,
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
theme_void() +
theme(plot.margin = margin(t = 1, r = 5, b = 1, l = 0, "cm"),
text = element_text(family = "montserrat"),
axis.text = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
strip.text = element_text(size = 10, face = "bold", family = "montserrat"),
legend.key.size = unit(0.5, "cm"),
legend.text = element_text(size = 7, family = "montserrat"),
legend.position = c(1.02, .5)) +
scale_x_discrete(expand = c(-0.1, 0.5)) +
scale_fill_viridis_d(option = "A", end = 1, begin = 0.2) +
guides(fill = guide_legend(ncol = 1, na.translate = F)) +
labs(fill = "",
color = "")
}
)
path = paste0(here::here(),"/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/GSankey de MR5a desagregado por ZM_Absolutos (Intermunicipal).pdf")
ggexport(list = p, width = 18, height = 10, dpi = 400, filename = path)load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel intermunicipal 2020.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
## Se toma como referencia a la Zona Metropolitana del Valle de México
ZM <- ZM_2020 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% "09.01") %>%
mutate(NOM_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(NOM_MUN)
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Inmigrantes_function(ZM, Migrantes)
Emigrantes <- Emigrantes_function(ZM, Migrantes)
################################## Filtro ######################################
filtro <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
filter(rn %in% ZM) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
filter(value > 11000) %>%
pull(rn)
filtro_est <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
filter(rn %nin% ZM) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(rn = substr(.$rn, 1, 3)) %>%
group_by(rn) %>%
summarise(value = sum(value)) %>%
filter(value > 13000) %>%
pull(rn)
################################################################################
tabla1 <- migration_flows_metropolitan_city(tabla = Migrantes,
filtro_zm = ZM,
filtro_municipios = filtro,
filtro_estados = filtro_est,
category_group = estados,
category_names = nom_estados,
group = "Otros estados") %>%
dcast(., rn ~ cn, value.var = "value", sum, na.rm = TRUE) %>%
column_to_rownames(., var = "rn") # Paleta de colores
#paleta <- colorRampPalette(pals::kovesi.linear_bmy_10_95_c78(100))(50)
paleta <- c("#000C7D", "#00108D", "#02149C", "#1614A4", "#3012A6", "#5A0D9D", "#7A0895", "#910390", "#A7008A", "#BB0085", "#CE0080", "#DF047A", "#EE1774", "#FA2C6C", "#FD4364", "#FE595B", "#FF6F51", "#FF8445","#FF9636", "#FFA72B", "#FFB622")
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1 = as.matrix(tabla1), paleta)
file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/ChordDiagram de MR5a de ZMVM (Intermunicipal).pdf"
## Gráficos a nivel intermunicipal ZMVM
chord_diagram_graph(file = file,
width = 7,
height = 7,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
tabla2 = tabla2,
color_labels = "#000C7D",
transparency = 0.1,
circo.text = 7,
circos.axis.text = 5,
adj.text = c(-0.1, 0.5),
adj.ylim = 0.2,
gap.degree = 3,
clock.wise = FALSE,
track.margin = c(-0.2, 0.2),
margin = rep(1.5, 4))load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel intermunicipal 2020.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN %>% select(CVE_MUN, NOM_MUN)) %>%
mutate(CVE_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
## Se toma como referencia a la Zona Metropolitana del Valle de México
ZM <- ZM_2020 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% "09.01") %>%
mutate(NOM_MUN = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN), 50)) %>%
pull(NOM_MUN)
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Inmigrantes_function(ZM, Migrantes)
Emigrantes <- Emigrantes_function(ZM, Migrantes)
################################## Filtro ######################################
filtro <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
filter(rn %in% ZM) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
filter(value > 11000) %>%
pull(rn)
filtro_est <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
filter(rn %nin% ZM) %>%
mutate(value = sum_row(Inmigrantes, Emigrantes, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(rn = substr(.$rn, 1, 3)) %>%
group_by(rn) %>%
summarise(value = sum(value)) %>%
filter(value > 15000) %>%
pull(rn)
################################################################################
tabla <- migration_flows_metropolitan_city(tabla = Migrantes,
filtro_zm = ZM,
filtro_municipios = filtro,
filtro_estados = filtro_est,
category_group = estados,
category_names = nom_estados,
group = "Otros estados")
tabla1 <- tabla %>%
dcast(., rn ~ cn, value.var = "value", sum, na.rm = TRUE) %>%
column_to_rownames(., var = "rn")
# Grupo 1
grupo1 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) == "09") %>%
pull(rn) %>%
unique()
# Grupo 2
grupo2 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) == "15") %>%
pull(rn) %>%
unique()
# Grupo 3
grupo3 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) == "13") %>%
pull(rn) %>%
unique()
# Grupo 4
grupo4 <- tabla %>%
filter(substr(.$rn, 1, 2) %nin% c("09", "15", "13")) %>%
pull(rn) %>%
unique()
## Se guardan las matrices de movilidad laboral para analizarlos después.
tabla <- tabla1 %>%
as.data.frame() %>%
adorn_totals(c("row", "col"),
fill = "-",
na.rm = TRUE,
,,,,contains(colnames(tabla1)))
wb <- createWorkbook()
addWorksheet(wb, "ZMVM")
writeData(wb, 1, tabla, colNames = TRUE, rowNames = TRUE)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz MR5a de ZMVM a nivel intermunicipal_Reduccion.xlsx"),
overwrite = TRUE)# Paleta de colores
#paleta <- colorRampPalette(pals::kovesi.linear_bmy_10_95_c78(100))(50)
paleta <- c("#000C7D", "#00108D", "#02149C", "#1614A4", "#3012A6", "#5A0D9D", "#7A0895", "#910390", "#A7008A", "#BB0085", "#CE0080", "#DF047A", "#EE1774", "#FA2C6C", "#FD4364", "#FE595B", "#FF6F51", "#FF8445","#FF9636", "#FFA72B", "#FFB622")
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1 = as.matrix(tabla1), paleta)
file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/ChordDiagram de MR5a de ZMVM_grupos (Intermunicipal).pdf"
chord_diagram_graph_zmvm(file = file,
width = 10,
height = 10,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = as.matrix(tabla1),
color_labels = "#000C7D",
transparency = 0.1,
circo.text = 9,
circos.axis.text = 7,
adj.text = c(-0.01, 0.5),
adj.ylim = 1,
gap.degree = 3,
clock.wise = FALSE,
track.margin = c(-0.2, 0.2),
margin = rep(0, 4),
group1 = grupo1,
group1.text = "Ciudad de México",
group1.col = 1,
group2 = grupo2,
group2.text = "México",
group2.col = 15,
group3 = grupo3,
group3.text = "Hidalgo",
group3.col = 20,
group4 = grupo4,
group4.text = "Otro municipios",
group4.col = 30) Etiquetas
Zona Metropolitana del Valle de México
(ZMVM)
load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel intermunicipal 2020.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN, by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(CVE_MUN = paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN)) %>%
pull(CVE_MUN)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_MUN" = ".") %>%
left_join(., MUN, by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(CVE_MUN = paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN)) %>%
pull(CVE_MUN)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
## Se toma como referencia a la Zona Metropolitana del Valle de México
ZM <- ZM_2020 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% "09.01") %>%
mutate(NOM_MUN = paste(.$CVE_MUN, .$NOM_MUN)) %>%
pull(NOM_MUN)
##########################################################################################
######################################## Filtro ##########################################
Inmigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
filter(value > 0) %>%
group_by(rn) %>%
summarise(Inmigrantes = sum(value, na.rm = TRUE))
Emigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
filter(value > 0) %>%
group_by(cn) %>%
summarise(Emigrantes = sum(value, na.rm = TRUE))
######################################## Filtro ##########################################
filtro <- Inmigrantes %>%
full_join(., Emigrantes, by = c("rn" = "cn")) %>%
mutate(value = Inmigrantes + Emigrantes) %>%
filter(rn %in% ZM) %>%
filter(value > 30000) %>%
pull(rn)
#########################################################################################
tabla <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn) & (.$rn %in% ZM | .$cn %in% ZM), value, 0)) %>%
mutate(rn = case_when(.$rn %in% ZM & .$rn %in% filtro ~ .$rn,
.$rn %in% ZM & .$rn %nin% filtro ~ str_wrap(paste(estados[as.numeric(substr(.$rn, 1, 3))], "ZMVM"), 20),
.$rn %nin% ZM & .$rn %nin% filtro ~ str_wrap(paste0(nom_estados[as.numeric(substr(.$rn, 1, 3))]), 20)),
cn = case_when(.$cn %in% ZM & .$cn %in% filtro ~ .$cn,
.$cn %in% ZM & .$cn %nin% filtro ~ str_wrap(paste(estados[as.numeric(substr(.$cn, 1, 3))], "ZMVM"), 20),
.$cn %nin% ZM & .$cn %nin% filtro ~ str_wrap(paste0(nom_estados[as.numeric(substr(.$cn, 1, 3))]), 20))) %>%
filter(value > 0)
p <- tabla %>%
ggplot(aes(axis1 = rn,
axis2 = cn,
y = value), # c("value", "freq", "tasa")
reverse = FALSE,
na.rm = TRUE) +
geom_alluvium(aes(fill = rn),
curve_type = "quintic",
color = "transparent",
alpha = 0.85,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_stratum(aes(fill = cn),
color = "white",
alpha = 0.65,
lwd = 0.001,
width = 1/5,
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 1, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 1, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = -.23,
min.segment.length = unit(1, "lines"),
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
geom_text_repel(aes(label = ifelse(after_stat(x) == 2, paste0(as.character(after_stat(stratum)), ": ", prettyNum(count, big.mark = " ")), ""),
fontface = ifelse(after_stat(x) == 2, 'bold', 'plain')),
stat = "stratum",
size = 3,
direction = "y",
nudge_x = .23,
force = 1,
force_pull = 0,
family = "montserrat",
reverse = FALSE) +
theme_void() +
theme(plot.margin = margin(t = 1, r = 4, b = 1, l = 0, "cm"),
text = element_text(family = "montserrat"),
axis.text = element_blank(),
axis.title = element_blank(),
strip.text = element_text(size = 10, face = "bold", family = "montserrat"),
legend.key.size = unit(0.5, "cm"),
legend.text = element_text(size = 9, family = "montserrat"),
legend.position = c(0.999, .5)) +
scale_x_discrete(expand = c(-0.1, 0.5)) +
scale_fill_viridis_d(option = "A", end = 0.9, begin = 0.2) +
guides(fill = guide_legend(ncol = 1, na.translate = F)) +
labs(fill = "",
color = "")
path = paste0(here::here(), "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/GSankey de MR5a de la ZMVM (Intermunicipal).pdf")
ggexport(p, width = 20, height = 12, dpi = 400, filename = path)Se realizan cálculos generales de migración
- Residentes
- Inmigrantes
- Emigrantes
- % Inmigrantes
- % Emigrante
- Migración bruta
- Migración Neta
- % Tasa de migración bruta
- % Tasa de migración neta
Se trabaja con la matriz cuadrada, la cual de esta manera no se satura la computadora
################################################################################
############################ Población total ###################################
Pob.Total <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
group_by(CVE_MUN) %>%
summarise(Pob.Total = sum(FACTOR))
################################################################################
###################### Población de 5 años y más ###############################
Pob.5ymas <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
mutate(EDAD = as.numeric(.$EDAD)) %>%
subset(EDAD >= 5 & EDAD <= 130) %>%
group_by(CVE_MUN) %>%
summarise(Pob.5ymas = sum(FACTOR))
################################################################################
########################### Residentes #########################################
load(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel intermunicipal 2020.RData"))
Residentes <- Migrantes %>%
rownames_to_column() %>%
gather(CVE_MUN, Value, -rowname)%>%
filter(rowname == CVE_MUN) %>%
select(-rowname) %>%
droplevels() %>%
rename("Residentes" = "Value")
################################################################################
############################### Inmigrantes ####################################
Inmigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_RES") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
as_tibble() %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_RES) %>%
group_by(CVE_MUN) %>%
summarise(Inmigrantes = sum(value, na.rm = TRUE))
################################################################################
############################### Emigrantes #####################################
Emigrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_RES") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
as_tibble() %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_RES) %>%
group_by(CVE_MUN_RES) %>%
summarise(Emigrantes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
rename("CVE_MUN" = "CVE_MUN_RES")
tabla <- Pob.Total %>%
left_join(., Pob.5ymas, by = c("CVE_MUN")) %>%
left_join(., Residentes, by = c("CVE_MUN")) %>%
left_join(., Inmigrantes, by = c("CVE_MUN")) %>%
left_join(., Emigrantes, by = c("CVE_MUN")) %>%
mutate(Mig.Neta = .$Inmigrantes - .$Emigrantes,
Mig.Bruta = .$Inmigrantes + .$Emigrantes,
Tasa.Inmig = ((.$Inmigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.5ymas) / 2)) * 1000,
Tasa.Emig = ((.$Emigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.5ymas) / 2)) * 1000,
Tasa.Mig = Tasa.Inmig - Tasa.Emig,
Eficacia = Mig.Neta - Mig.Bruta)
write.xlsx(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Indicadores de MR5a por ZM 2020 (Intermunicipal).xlsx"), overwrite = TRUE)
save(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Indicadores de MR5a por ZM 2020 (Intermunicipal).RData"))| Indicadores de migración reciente | |||||||||||
| Zonas Metropolitanas | |||||||||||
| Clave del municipio | Pob.Total | Pob.5ymas | Residentes | Inmigrantes | Emigrantes | Mig.Neta | Mig.Bruta | Tasa.Inmig | Tasa.Emig | Tasa.Mig | Eficacia |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | |||||||||||
Se utiliza la paquetería survey para poder trabajar con
la muestra del cuestionario ampliado, en la cual se selecciona a la
población de 5 años y más.
options(survey.lonely.psu = "adjust")
MC <- mydata %>%
select(CVE_ENT, CVE_MUN, ENT_PAIS_RES_5A, MUN_RES_5A, CVE_MUN_RES, CVE_ZM, MC, CF, CVE_ZM_RES, M, EDAD, FACTOR, ESTRATO, UPM) %>%
# Se genera una indicadora de zm
mutate(I_ZM_2020 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM), '0', '1'),
I_RES5A_ZM_2020 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM_RES), '0', '1')) %>%
# Se clasifican a los migrantes internos
mutate(I_ZM = case_when(.$CVE_MUN == .$CVE_MUN_RES ~ 'Pertenecen a la Zona Metropolitana', #Residentes
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '1' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '1' & .$CVE_ZM == .$CVE_ZM_RES ~ "Pertenecen a la Zona Metropolitana", #Migrantes que residen en la misma zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '1' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '1' & .$CVE_ZM != .$CVE_ZM_RES ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Migrantes que residen en otra zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '1' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Migrantes que residian fuera de la zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '0' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '1' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Migrantes que residian dentro de una zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '0' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana' #Migrantes que no residen en la zona metropolitana
)) %>%
filter(EDAD >= 5 & EDAD <= 130) %>%
filter(CVE_MUN_RES %in% municipios) %>%
svydesign(data = ., id = ~ UPM, strata = ~ESTRATO, weight = ~FACTOR, nest = T)
saveRDS(MC, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/MC_metropolitana.RDS"))Se genera una matriz cruzada del lugar de residencia hace 5 años a
nivel municipal, utilizando la función svytable de la
paquetería survey.
MC <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/MC_metropolitana.RDS"))
Migrantes <- svytable(~CVE_ZM_RES + CVE_ZM, design = MC)Se genera la matriz cuadrada y se le asignan las etiquetas de municipios.
Migrantes <- Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
expss::cross_cases(CVE_ZM, CVE_ZM_RES, weight = Freq) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_ZM" = "row_labels") %>%
arrange(CVE_ZM) %>%
slice(-1)
rownames <- Migrantes %>%
mutate(CVE_ZM = substr(.$CVE_ZM, 8, 12)) %>%
pull(CVE_ZM)
colnames <- names(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
slice(-1) %>%
rename("CVE_ZM" = ".") %>%
mutate(`CVE_ZM` = substr(.$CVE_ZM, 12, 16)) %>%
pull(CVE_ZM)
# Se elimina la variable CVE_ZM
Migrantes <- Migrantes %>%
select(-CVE_ZM)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
saveRDS(Migrantes, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de MR5a a nivel metropolitano 2020.RDS"))
save(Migrantes, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de MR5a a nivel metropolitano 2020.RData"))
require(openxlsx)
wb <- createWorkbook()
addWorksheet(wb, "M.Metropolitano")
writeData(wb, 1, Migrantes %>% as.data.frame() %>% tibble::rownames_to_column(var = "CVE_ZM"), colNames = TRUE)
saveWorkbook(wb, file = paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de MR5a a nivel metropolitano 2020.xlsx"), overwrite = TRUE)Matriz de migración reciente hace 5 años a nivel municipal, 2015 - 2020
| Matriz de migración reciente por zonas metropolitanas | |||||||||||||||||||||||||||||
| Nivel municipal | |||||||||||||||||||||||||||||
| CVE_ZM | 01.01 | 02.01 | 02.02 | 02.03 | 03.01 | 03.02 | 04.01 | 05.01 | 05.02 | 05.03 | 05.04 | 05.05 | 06.01 | 06.02 | 07.01 | 07.02 | 08.01 | 08.02 | 08.03 | 08.04 | 09.01 | 10.01 | 11.01 | 11.02 | 11.03 | 11.04 | 11.06 | 11.07 | 12.01 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | |||||||||||||||||||||||||||||
Se filtran los flujos migratorios que son exclusivos de los estados y que visualmente sean más interpretables.
load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de MR5a a nivel metropolitano 2020.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_ZM" = ".") %>%
left_join(., ZM_2020 %>% select(CVE_ZM, NOM_ZM) %>% distinct(CVE_ZM, NOM_ZM), by = c("CVE_ZM")) %>%
mutate(CVE_ZM = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_ZM, .$NOM_ZM), 100)) %>%
pull(CVE_ZM)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_ZM" = ".") %>%
left_join(., ZM_2020 %>% select(CVE_ZM, NOM_ZM) %>% distinct(CVE_ZM, NOM_ZM), by = c("CVE_ZM")) %>%
mutate(CVE_ZM = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_ZM, .$NOM_ZM), 100)) %>%
pull(CVE_ZM)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
# Nombre de las Zonas Metropolitanas
NOM_ZM <- stringr::str_wrap(nom_zm, 100)
################################################################################
tabla1 <- lapply(1, function(x){
Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "rn") %>%
melt(., id.vars = "rn", variable.name = "cn") %>%
mutate_if(is.factor, as.character) %>%
mutate(value = ifelse((.$rn != .$cn), value, 0)) %>%
filter(value > 0) %>%
dcast(., rn ~ cn, value.var = "value", sum, na.rm = TRUE) %>%
column_to_rownames(., var = "rn")
}
)#paleta <- colorRampPalette(pals::kovesi.linear_bmy_10_95_c78(100))(50)
paleta <- c("#000C7D", "#00108D", "#02149C", "#1614A4", "#3012A6", "#5A0D9D", "#7A0895", "#910390", "#A7008A", "#BB0085", "#CE0080", "#DF047A", "#EE1774", "#FA2C6C", "#FD4364", "#FE595B", "#FF6F51", "#FF8445","#FF9636", "#FFA72B", "#FFB622")
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1, paleta)file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/ChordDiagram de MR5a desagregado por ZM (metropolitano).pdf"
## Gráficos a nivel metropolitano
chord_diagram_graph(file = file,
width = 10,
height = 10,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
tabla2 = tabla2,
color_labels = "#000C7D",
transparency = 0,
circo.text = 7,
circos.axis.text = 5,
adj.text = c(-0.05, 0.5), #Ajuste de las etiquetas (x, y)
adj.ylim = 0.1,
gap.degree = 2,
clock.wise = FALSE,
track.margin = c(-0.07, 0.1),
margin = rep(0, 4))Se filtran los flujos migratorios que son exclusivos de los estados y que visualmente sean más interpretables.
load(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de MR5a a nivel metropolitano 2020.RData"))
rownames <- rownames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_ZM" = ".") %>%
left_join(., ZM_2020 %>% select(CVE_ZM, NOM_ZM) %>% distinct(CVE_ZM, NOM_ZM), by = c("CVE_ZM")) %>%
mutate(CVE_ZM = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_ZM, .$NOM_ZM), 100)) %>%
pull(CVE_ZM)
colnames <- colnames(Migrantes) %>%
as.data.frame() %>%
rename("CVE_ZM" = ".") %>%
left_join(., ZM_2020 %>% select(CVE_ZM, NOM_ZM) %>% distinct(CVE_ZM, NOM_ZM), by = c("CVE_ZM")) %>%
mutate(CVE_ZM = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_ZM, .$NOM_ZM), 100)) %>%
pull(CVE_ZM)
rownames(Migrantes) <- rownames
colnames(Migrantes) <- colnames
# Nombre de las Zonas Metropolitanas
ZM <- ZM_2020 %>%
select(CVE_ZM, NOM_ZM) %>%
distinct(CVE_ZM, NOM_ZM) %>%
mutate(CVE_ZM = stringr::str_wrap(paste(.$CVE_ZM, .$NOM_ZM), 100)) %>%
pull(CVE_ZM)
NOM_ZM_CF <- ZM_2020 %>%
filter(CVE_ZM %in% ZM_CF) %>%
distinct(CVE_ZM, NOM_ZM)
################################################################################
################################## Filtro ######################################
Inmigrantes <- Inmigrantes_function(ZM, Migrantes)
Emigrantes <- Emigrantes_function(ZM, Migrantes)
################################## Filtro ######################################
#p <- data.frame(ZM = ZM,
# filtro_zm = filtro_mig)
#write.xlsx(p, file = paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Filtro a nivel metropolitano.xlsx"), overwrite = TRUE)
#### Filtro de municipios
filtro_mig <- read.xlsx(paste0(here::here(), "/Bases/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Filtro a nivel metropolitano.xlsx"), colNames = TRUE) %>%
pull(filtro_zm)
################################################################################
tabla1 <- metropolitan_flows(tabla = Migrantes,
filtro_zm = ZM,
filtro_mig = filtro_mig,
Emigrantes = Emigrantes,
Inmigrantes = Inmigrantes,
group = "Otras zonas metropolitanas")
## Se guardan las matrices de movilidad laboral para analizarlos después.
wb <- createWorkbook()
for(i in 1:length(ZM)){
tabla <- tabla1[[i]] %>%
as.data.frame() %>%
adorn_totals(c("row", "col"),
fill = "-",
na.rm = TRUE,
,,,,contains(colnames(tabla1[[i]])))
addWorksheet(wb, zm[i])
writeData(wb, i, tabla, colNames = TRUE, rowNames = TRUE)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz MR5a a nivel metropolitano_Reduccion.xlsx"),
overwrite = TRUE)
}
saveRDS(tabla1, paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz MR5a a nivel metropolitano.RDS"))tabla1 <- readRDS(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz MR5a a nivel metropolitano.RDS"))
total_tablas <- totales(tabla1 = tabla1,
Clave = "CVE_ZM",
Inmigrantes = "Inmigrantes",
Emigrantes = "Emigrantes")
porcentajes_tablas <- porcentajes(tabla1 = tabla1,
Clave = "CVE_ZM",
Inmigrantes = "%Inmigrantes",
Emigrantes = "%Emigrantes")
# Se guardan los totales de las matrices reducidas
wb <- createWorkbook()
for(i in 1:length(ZM)){
addWorksheet(wb, paste(ZM_CF[i]))
writeData(wb, i, totales[[i]]_tablas, colNames = TRUE, startCol = 1)
writeData(wb, i, porcentajes[[i]]_tablas, colNames = TRUE, startCol = 5)
saveWorkbook(wb,
file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz MR5a a nivel metropolitano_Reduccion_Totales.xlsx"),
overwrite = TRUE)
}tabla1 <- readRDS(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz MR5a a nivel metropolitano.RDS"))
#paleta <- colorRampPalette(pals::kovesi.linear_bmy_10_95_c78(100))(50)
paleta <- c("#000C7D", "#00108D", "#02149C", "#1614A4", "#3012A6", "#5A0D9D", "#7A0895", "#910390", "#A7008A", "#BB0085", "#CE0080", "#DF047A", "#EE1774", "#FA2C6C", "#FD4364", "#FE595B", "#FF6F51", "#FF8445","#FF9636", "#FFA72B", "#FFB622")
tabla2 <- color_chord_diagram(tabla1, paleta)file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/ChordDiagram de MR5a desagregado por ZM (metropolitano)_individual.pdf"
## Gráficos a nivel metropolitano
chord_diagram_graph(file = file,
width = 8,
height = 8,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
tabla2 = tabla2,
color_labels = "#000C7D",
transparency = 0,
circo.text = 7,
circos.axis.text = 5,
adj.text = c(-0.15, 0.5),
adj.ylim = 0.1,
gap.degree = 2,
clock.wise = FALSE,
track.margin = c(-0.07, 0.1),
margin = rep(0, 4))Etiquetas
file = "/Graficos/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Etiquetas ZM a nivel metropolitano.pdf"
## Etiquetas a nivel zona metropolitana
labels_chord_diagram(file = file,
width = 7,
height = 8,
family = "Montserrat Medium",
paleta = paleta,
tabla1 = tabla1,
labels = paste(NOM_ZM_CF[,1], NOM_ZM_CF[,2]))Se realizan cálculos generales de migración
- Residentes
- Inmigrantes
- Emigrantes
- % Inmigrantes
- % Emigrante
- Migración bruta
- Migración Neta
- % Tasa de migración bruta
- % Tasa de migración neta
Se trabaja con la matriz cuadrada, la cual de esta manera no se satura la computadora
################################################################################
############################ Población total ###################################
Pob.Total <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Pob.Total = sum(FACTOR))
################################################################################
###################### Población de 5 años y más ###############################
Pob.5ymas <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
mutate(EDAD = as.numeric(.$EDAD)) %>%
subset(EDAD >= 5 & EDAD <= 130) %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Pob.5ymas = sum(FACTOR))
################################################################################
########################### Residentes #########################################
load(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel municipal.RData"))
ZM <- lapply(1:length(zm), function(x){
ZM_2020 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% zm[x]) %>%
pull(CVE_MUN)
})
Residentes <- lapply(1:length(zm), function(x){
Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_RES") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
filter(CVE_MUN == CVE_MUN_RES) %>%
filter(CVE_MUN %in% ZM[[x]]) %>%
summarize(Residentes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CVE_ZM = !!paste0(zm[x]))
})
Residentes <- do.call(rbind.data.frame, Residentes)
################################################################################
############################### Inmigrantes ####################################
Inmigrantes <- lapply(1:length(zm), function(x){
Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_RES") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_RES) %>%
filter(CVE_MUN %in% ZM[[x]]) %>%
summarize(Inmigrantes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CVE_ZM = !!paste0(zm[x]))
})
Inmigrantes <- do.call(rbind.data.frame, Inmigrantes)
################################################################################
############################### Emigrantes #####################################
Emigrantes <- lapply(1:length(zm), function(x){
Migrantes %>%
t() %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_RES") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_RES) %>%
filter(CVE_MUN %in% ZM[[x]]) %>%
summarize(Emigrantes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CVE_ZM = !!paste0(zm[x]))
})
Emigrantes <- do.call(rbind.data.frame, Emigrantes)
tabla <- Pob.Total %>%
left_join(., Pob.5ymas, by = c("CVE_ZM")) %>%
left_join(., Residentes, by = c("CVE_ZM")) %>%
left_join(., Inmigrantes, by = c("CVE_ZM")) %>%
left_join(., Emigrantes, by = c("CVE_ZM")) %>%
mutate(Mig.Neta = .$Inmigrantes - .$Emigrantes,
Mig.Bruta = .$Inmigrantes + .$Emigrantes,
Tasa.Inmig = ((.$Inmigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.5ymas) / 2)) * 1000,
Tasa.Emig = ((.$Emigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.5ymas) / 2)) * 1000,
Tasa.Mig = Tasa.Inmig - Tasa.Emig,
Eficacia = Mig.Neta - Mig.Bruta)
write.xlsx(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Indicadores de MR5a por ZM 2020 (Metropolitano) 2020.xlsx"), overwrite = TRUE)
save(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Indicadores de MR5a por ZM 2020 (Metropolitano) 2020.RData"))| Indicadores de migración reciente | |||||||||||
| Zonas Metropolitanas | |||||||||||
| CVE_ZM | Pob.Total | Pob.5ymas | Residentes | Inmigrantes | Emigrantes | Mig.Neta | Mig.Bruta | Tasa.Inmig | Tasa.Emig | Tasa.Mig | Eficacia |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | |||||||||||
Se utiliza la paquetería survey para poder trabajar con
la muestra del cuestionario ampliado, en la cual se selecciona a la
población de 5 años y más.
options(survey.lonely.psu = "adjust")
MC <- mydata %>%
select(CVE_ENT, CVE_MUN, ENT_PAIS_RES_5A, MUN_RES_5A, CVE_MUN_RES, CVE_ZM, MC, CF, CVE_ZM_RES, M, EDAD, FACTOR, ESTRATO, UPM) %>%
# Se genera una indicadora de zm
mutate(I_ZM_2020 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM), '0', '1'),
I_RES5A_ZM_2020 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM_RES), '0', '1')) %>%
# Se clasifican a los migrantes internos
mutate(I_ZM = case_when(.$CVE_MUN == .$CVE_MUN_RES ~ 'Pertenecen a la Zona Metropolitana', #Residentes
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '1' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '1' & .$CVE_ZM == .$CVE_ZM_RES ~ "Pertenecen a la Zona Metropolitana", #Migrantes que residen en la misma zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '1' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '1' & .$CVE_ZM != .$CVE_ZM_RES ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Migrantes que residen en otra zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '1' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Migrantes que residian fuera de la zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '0' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '1' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Migrantes que residian dentro de una zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '0' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana' #Migrantes que no residen en la zona metropolitana
)) %>%
filter(EDAD >= 5 & EDAD <= 130) %>%
filter(CVE_MUN_RES %in% municipios & .$I_ZM %in% "Pertenecen a la Zona Metropolitana") %>%
svydesign(data = ., id = ~ UPM, strata = ~ESTRATO, weight = ~FACTOR, nest = T)
saveRDS(MC, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/MC_intrametropolitana.RDS"))Se realizan cálculos generales de migración
- Residentes
- Inmigrantes
- Emigrantes
- % Inmigrantes
- % Emigrante
- Migración bruta
- Migración Neta
- % Tasa de migración bruta
- % Tasa de migración neta
Se trabaja con la matriz cuadrada, la cual de esta manera no se satura la computadora
################################################################################
############################ Población total ###################################
Pob.Total <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Pob.Total = sum(FACTOR))
################################################################################
###################### Población de 5 años y más ###############################
Pob.5ymas <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
mutate(EDAD = as.numeric(.$EDAD)) %>%
subset(EDAD >= 5 & EDAD <=130) %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Pob.5ymas = sum(FACTOR))
################################################################################
########################### Residentes #########################################
MR <- readRDS(paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matrices de MR5a a nivel intramunicipal por ZM2020.RDS"))
Residentes <- lapply(1:length(zm), function(x){
MR[[x]] %>%
as.data.frame() %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_RES") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
filter(CVE_MUN == CVE_MUN_RES) %>%
summarize(Residentes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CVE_ZM = !!paste0(zm[x]))
})
Residentes <- do.call(rbind.data.frame, Residentes)
################################################################################
############################### Inmigrantes ####################################
Inmigrantes <- lapply(1:length(zm), function(x){
MR[[x]] %>%
as.data.frame() %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_RES") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_RES) %>%
summarize(Inmigrantes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CVE_ZM = !!paste0(zm[x]))
})
Inmigrantes <- do.call(rbind.data.frame, Inmigrantes)
################################################################################
############################### Emigrantes #####################################
Emigrantes <- lapply(1:length(zm), function(x){
MR[[x]] %>%
tibble::column_to_rownames(var = "CVE_MUN") %>%
t() %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_RES") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_RES) %>%
summarize(Emigrantes= sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CVE_ZM = !!paste0(zm[x]))
})
Emigrantes <- do.call(rbind.data.frame, Emigrantes)
tabla <- Pob.Total %>%
left_join(., Pob.5ymas, by = c("CVE_ZM")) %>%
left_join(., Residentes, by = c("CVE_ZM")) %>%
left_join(., Inmigrantes, by = c("CVE_ZM")) %>%
left_join(., Emigrantes, by = c("CVE_ZM")) %>%
mutate(Mig.Neta = .$Inmigrantes - .$Emigrantes,
Mig.Bruta = .$Inmigrantes + .$Emigrantes,
Tasa.Inmig = ((.$Inmigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.5ymas) / 2)) * 1000,
Tasa.Emig = ((.$Emigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.5ymas) / 2)) * 1000,
Tasa.Mig = Tasa.Inmig - Tasa.Emig,
Eficacia = Mig.Neta - Mig.Bruta)
write.xlsx(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Indicadores de MR5a por ZM 2020 (Intrametropolitano) 2020.xlsx"), overwrite = TRUE)
save(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Indicadores de MR5a por ZM 2020 (Intrametropolitano) 2020.RData"))| Indicadores de migración reciente | |||||||||||
| Zonas Intrametropolitano | |||||||||||
| CVE_ZM | Pob.Total | Pob.5ymas | Residentes | Inmigrantes | Emigrantes | Mig.Neta | Mig.Bruta | Tasa.Inmig | Tasa.Emig | Tasa.Mig | Eficacia |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | |||||||||||
Se utiliza la paquetería survey para poder trabajar con
la muestra del cuestionario ampliado, en la cual se selecciona a la
población de 5 años y más.
options(survey.lonely.psu = "adjust")
MC <- mydata %>%
select(CVE_ENT, CVE_MUN, ENT_PAIS_RES_5A, MUN_RES_5A, CVE_MUN_RES, CVE_ZM, MC, CF, CVE_ZM_RES, M, EDAD, FACTOR, ESTRATO, UPM) %>%
# Se genera una indicadora de zm
mutate(I_ZM_2020 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM), '0', '1'),
I_RES5A_ZM_2020 = ifelse(is.na(.$CVE_ZM_RES), '0', '1')) %>%
# Se clasifican a los migrantes internos
mutate(I_ZM = case_when(.$CVE_MUN == .$CVE_MUN_RES ~ 'Pertenecen a la Zona Metropolitana', #Residentes
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '1' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '1' & .$CVE_ZM == .$CVE_ZM_RES ~ "Pertenecen a la Zona Metropolitana", #Migrantes que residen en la misma zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '1' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '1' & .$CVE_ZM != .$CVE_ZM_RES ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Migrantes que residen en otra zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '1' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Migrantes que residian fuera de la zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '0' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '1' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana', #Migrantes que residian dentro de una zona metropolitana
.$CVE_MUN != .$CVE_MUN_RES & .$I_ZM_2020 %in% '0' & .$I_RES5A_ZM_2020 %in% '0' ~ 'No pertenecen a la Zona Metropolitana' #Migrantes que no residen en la zona metropolitana
)) %>%
filter(EDAD >= 5 & EDAD <= 130) %>%
filter(CVE_MUN_RES %in% municipios & .$I_ZM %in% "No pertenecen a la Zona Metropolitana") %>%
svydesign(data = ., id = ~ UPM, strata = ~ESTRATO, weight = ~FACTOR, nest = T)
saveRDS(MC, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/MC_intermetropolitana.RDS"))Se realizan cálculos generales de migración
- Residentes
- Inmigrantes
- Emigrantes
- % Inmigrantes
- % Emigrante
- Migración bruta
- Migración Neta
- % Tasa de migración bruta
- % Tasa de migración neta
Se trabaja con la matriz cuadrada, la cual de esta manera no se satura la computadora
################################################################################
############################ Población total ###################################
Pob.Total <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Pob.Total = sum(FACTOR))
################################################################################
###################### Población de 5 años y más ###############################
Pob.5ymas <- mydata %>%
as.data.frame() %>%
mutate(EDAD = as.numeric(.$EDAD)) %>%
subset(EDAD >= 5 & EDAD <=130) %>%
group_by(CVE_ZM) %>%
summarise(Pob.5ymas = sum(FACTOR))
################################################################################
########################### Residentes #########################################
load(file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Matriz de migracion reciente a nivel intermunicipal 2020.RData"))
ZM <- lapply(1:length(zm), function(x){
ZM_2020 %>%
select(CVE_ZM, CVE_MUN, NOM_MUN) %>%
filter(CVE_ZM %in% zm[x]) %>%
pull(CVE_MUN)
})
Residentes <- lapply(1:length(zm), function(x){
Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_RES") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
filter(CVE_MUN == CVE_MUN_RES) %>%
filter(CVE_MUN %in% ZM[[x]]) %>%
summarize(Residentes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CVE_ZM = !!paste0(zm[x]))
})
Residentes <- do.call(rbind.data.frame, Residentes)
################################################################################
############################### Inmigrantes ####################################
Inmigrantes <- lapply(1:length(zm), function(x){
Migrantes %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_RES") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_RES) %>%
filter(CVE_MUN %in% ZM[[x]]) %>%
summarize(Inmigrantes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CVE_ZM = !!paste0(zm[x]))
})
Inmigrantes <- do.call(rbind.data.frame, Inmigrantes)
################################################################################
############################### Emigrantes #####################################
Emigrantes <- lapply(1:length(zm), function(x){
Migrantes %>%
t() %>%
as.data.frame() %>%
tibble::rownames_to_column(var = "CVE_MUN") %>%
melt(., id.vars = "CVE_MUN", variable.name = "CVE_MUN_RES") %>%
mutate_at(vars(3), as.numeric) %>%
filter(CVE_MUN != CVE_MUN_RES) %>%
filter(CVE_MUN %in% ZM[[x]]) %>%
summarize(Emigrantes = sum(value, na.rm = TRUE)) %>%
mutate(CVE_ZM = !!paste0(zm[x]))
})
Emigrantes <- do.call(rbind.data.frame, Emigrantes)
tabla <- Pob.Total %>%
left_join(., Pob.5ymas, by = c("CVE_ZM")) %>%
left_join(., Residentes, by = c("CVE_ZM")) %>%
left_join(., Inmigrantes, by = c("CVE_ZM")) %>%
left_join(., Emigrantes, by = c("CVE_ZM")) %>%
mutate(Mig.Neta = .$Inmigrantes - .$Emigrantes,
Mig.Bruta = .$Inmigrantes + .$Emigrantes,
Tasa.Inmig = ((.$Inmigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.5ymas) / 2)) * 1000,
Tasa.Emig = ((.$Emigrantes/ 5) /((.$Pob.Total + .$Pob.5ymas) / 2)) * 1000,
Tasa.Mig = Tasa.Inmig - Tasa.Emig,
Eficacia = Mig.Neta - Mig.Bruta)
write.xlsx(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Indicadores de MR5a por ZM 2020 (Intermetropolitano) 2020.xlsx"), overwrite = TRUE)
save(tabla, file = paste0(here::here(), "/Output/Municipio/06_Zonas Metropolitanas/2020/01_Migracion reciente/Indicadores de MR5a por ZM 2020 (Intermetropolitano) 2020.RData"))| Indicadores de migración reciente | |||||||||||
| Zonas Intermetropolitano | |||||||||||
| CVE_ZM | Pob.Total | Pob.5ymas | Residentes | Inmigrantes | Emigrantes | Mig.Neta | Mig.Bruta | Tasa.Inmig | Tasa.Emig | Tasa.Mig | Eficacia |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fuente: Estimaciones del CONAPO. | |||||||||||
Librerias que se usaron en el documento
| package | loadedversion | source |
|---|---|---|
| Cairo | 1.6-1 | CRAN (R 4.3.1) |
| chorddiag | 0.1.3 | Github (mattflor/chorddiag@1688d72cd93071abb373e054190363bdfb3af2af) |
| circlize | 0.4.15 | CRAN (R 4.3.1) |
| doMC | 1.3.5 | R-Forge (R 4.3.1) |
| dplyr | 1.1.3 | CRAN (R 4.3.2) |
| expss | 0.11.6 | CRAN (R 4.3.1) |
| extrafont | 0.19 | CRAN (R 4.3.0) |
| foreach | 1.5.2 | CRAN (R 4.3.1) |
| ggalluvial | 0.12.5 | CRAN (R 4.3.1) |
| ggplot2 | 3.4.3 | CRAN (R 4.3.1) |
| ggpubr | 0.6.0 | CRAN (R 4.3.1) |
| ggrepel | 0.9.3 | CRAN (R 4.3.1) |
| ggsankey | 0.0.99999 | Github (davidsjoberg/ggsankey@3e171a83a5364bb24df7cb2cd9203dd79b1dae29) |
| gt | 0.10.0 | CRAN (R 4.3.1) |
| haven | 2.5.3 | CRAN (R 4.3.1) |
| Hmisc | 5.1-0 | CRAN (R 4.3.1) |
| iterators | 1.0.14 | CRAN (R 4.3.1) |
| janitor | 2.2.0 | CRAN (R 4.3.1) |
| kableExtra | 1.3.4 | CRAN (R 4.3.1) |
| knitr | 1.45 | CRAN (R 4.3.2) |
| maditr | 0.8.3 | CRAN (R 4.3.1) |
| Matrix | 1.6-1.1 | CRAN (R 4.3.1) |
| network | 1.18.1 | CRAN (R 4.3.1) |
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This
work by Diana Villasana
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